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华为诺亚发布ScaleNet：模型放大通用新范式
华为诺亚方舟实验室等团队提出 ScaleNet 方法，创新性地用少量额外参数量将模型深度扩展一倍。结合层级权重共享和轻量级适配器技术，在视觉和语言任务上验证了有效性，提升了模型性能。
美团杀入视频生成模型赛道，LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型，效率提升10倍
美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型，有136亿参数量，多任务表现出色。它核心亮点多，还建立了数据处理流水线，采用特殊架构和训练方法，提升了生成效率，性能媲美顶尖模型。
拒绝“熵崩塌”和“熵爆炸”！这项研究让大模型学会“精确探索”，推理成绩飙升
2024年以来，大模型在推理任务上进展显著，得益于RLVR方法，但面临“熵困境”。研究团队提出选择性熵正则化方法（SIREN），通过三重机制精准调控探索行为，实验证明其能提升模型推理成绩。
2.3K Star 霸榜GitHub！DeepResearch最佳开源平替！
DeepResearch能递归拆解复杂任务自动生成报告，但OpenAI的相关产品费用高且闭源。霸榜GitHub的ROMA由Sentient AGI团队开发，性能超Grok - 4等，是开源杀手，还介绍了功能、使用方法和应用场景。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。
突发！字节开源 36B 模型Seed-OSS
字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列36B模型，用12T tokens训练，采用Apache-2.0许可证。该模型能灵活控制推理预算，有两个基座版本，Instruct版在多方面表现强劲，性能碾压OpenAI开源模型。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
Agent 成大厂新“战场”？从同程旅行 DeepTrip 看垂类 Agent 的设计与落地实践
文章聚焦同程旅行推出的垂类旅行 Agent DeepTrip，介绍其设计与落地实践。它能降低旅行决策成本，构建旅行服务生态。团队基于多方面考量选 Agent 架构，还从多维度介绍实现方法及未来规划。
ICML 2025 | 千倍长度泛化！蚂蚁新注意力机制GCA实现16M长上下文精准理解
在大语言模型发展中，长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA，可端到端学习检索相关片段，实现超长序列处理与泛化，其Triton kernel实现已开源，论文被ICML 2025接收。
ACL 2025 | 清华&港中文提出 MorphMark：全新理论视角破解大模型水印效力与文本质量的两难困境
随着大模型广泛应用，AI 生成内容追溯和版权保护成问题，现有水印技术面临效力与文本质量的矛盾。清华和港中文团队提出 MorphMark 自适应水印框架，动态调强度，在多模型实验中表现优。