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清华、快手提出AttnRL：让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。
英伟达用NIM + NV-Tesseract模型，提高芯片生产良率
芯片制造良率控制难题待解，传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务，二者结合用于半导体晶圆厂生产，可实时发现问题、预测故障，降低成本，为制造打开新大门。
人类记忆 vs 大模型记忆，到底差在哪？
这篇发表于 2025 年 10 月《Trends in Cognitive Sciences》的文章，探讨用人类“情景记忆”研究成果改进记忆增强型大语言模型。指出现有 AI 记忆系统存用数据低效，呼吁构建“类人情景记忆”AI，还剖析差异并给出评估方法和展望。
刚刚，Claude 5.1 发布！全球最强模型来了
Anthropic推出Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1。Fable 5.1面向普通用户等，Mythos 5.1面向高风险领域伙伴。Fable 5.1性能优、价格低，在多测试中表现提升，还能用于科研，且安全防护机制升级。
不玩Harness，卷Model，Meta说：模型即计算机
当下AI圈热捧Harness Engineering，Anthropic让Harness从概念成产品，众多企业纷纷入局。但Meta反其道而行，发布Muse Spark模型，还联合提出神经计算机领域，其论文对相关概念做了介绍并展示实验结果。
2025，大模型文档解析（OCR）年终盘点
2025年6月以来文档解析方法快速增长，有10余种。按“技术路线 + 工程形态”可归为4大类：传统级联流水线、轻量多模态两段式、通用多模态大模型一段式、轻量多模态一段式，各有优劣，4条路线覆盖所有OCR落地场景。
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
3D多光照场景渲染！GRGS带来真实感重光照
哈工大提出通用3D高斯框架GRGS，用于多样光照下高保真人体新视角合成。它采用前馈监督策略，支持可编辑光照，结合物理着色与神经网络推断，合成逼真效果，但处理透明材质和纤薄结构欠佳。
FriendliAI获2000万美元，以加速AI模型推理工作负载
专注AI推理的初创平台FriendliAI获2000万美元种子扩展轮融资，资金用于加速平台开发。其专有推理优化技术可降低模型运行成本和能耗，能为用户省90%的GPU成本，合作客户广泛。
本地可运行的高质量的文本转语音模型
介绍Kyutai的Pocket TTS，一款轻量级文本转语音应用，可在CPU高效运行，模型小且低延迟，支持Python API和CLI，能语音克隆，还可在浏览器试用，目前仅支持英语，也有社区浏览器端实现。