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通用的dLLM开发框架，让BERT掌握扩散式对话

扩散式语言模型（DLM）因缺乏易用框架和训练成本高受限。伯克利与UIUC团队基于dLLM框架，让BERT学会对话，证明‘离散扩散 + 轻量级指令微调’可赋予BERT强生成能力，还开源全流程代码。

腾讯基于OpenClaw开源生态推出QClaw，主打简单、零门槛部署，可直连主流大语言模型，集成微信能远程操控电脑。还推出SkillHub技能社区，腾讯电脑管家有安全防护功能，但权限问题待解决。

阿里云正式发布通义灵码的AI原生IDE：Lingma IDE，免费开放，核心功能和Cursor对齐且速度更快。其整合Qwen、DeepSeek系列模型，有感知引擎等亮点，还有企业版适合国内公司。AI编程竞争激烈，阿里有机会做成。

信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要，但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此，通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架，无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力，显著降低成本。

AI创业公司Reflection AI由两位前Google DeepMind研究员创立，一年完成20亿美元融资，估值达80亿美元。它从编码智能体起步，现转型为开源替代公司，主打“开源”牌，计划明年推前沿语言模型。

近年来交互式数字人视频生成受关注，但实时处理多模态输入有挑战。快手可灵团队提出MIDAS框架，基于LLM驱动的自回归模型，结合轻量级扩散头，实现低延迟、交互式多模态控制，还构建大规模数据集等。

多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。

9 月 1 日作者将 Codex 订阅从 100 美元降至 20 美元，两天后 OpenAI 发布 GPT - 6 Astra。作者降级是因大量用 K3、Qwen 3.8 和 GLM5.3 等。Astra 功能强大，但作者仍会让国产模型担主力。

随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展，核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络，指出真正决定系统表现的是三种机制组合。

中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的论文提出SpaceServe架构，将LLM推理P/D分离扩展至多模态场景，通过EPD三阶解耦与「空分复用」，解决MLLM推理行头阻塞难题，在Qwen2 - VL系列模型实测中表现出色。