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谷歌DeepMind团队新框架：让AI告别每次从头开始，在任务流中越用越聪明
谷歌DeepMind团队联合伊利诺伊大学提出Evo-Memory框架和ReMem架构，改变大模型只能被动检索历史的现状，让智能体实现终身学习。通过基准测试验证其有效性，实验显示ReMem优势明显，还揭示记忆复用关键因素。
Telegram创始人搞了个狠活：100%隐私的去中心化AI网络
Telegram创始人帕维尔·杜罗夫推出专注机密AI计算的去中心化网络Cocoon，或终结中间商垄断。它基于TON区块链，有三层架构，四步完成AI查询，但面临延迟和竞争挑战，未来将采用DAO治理。
探索文本压缩极限！C3纯文本压缩pipeline：20倍压缩解码准确率98%
DeepSeek团队的DeepSeek - OCR技术引发关注，研究者重新审视视觉压缩路径后提出C3技术。C3采用纯文本压缩管道，实验表明其压缩精度远超DeepSeek - OCR，还具独特遗忘模式，代码模型均已开源。
国产AI拿下国际物理奥赛金牌，13项顶级竞赛豪取12金1银，划重点：开源
上海人工智能实验室团队推出开源模型家族P1，在IPhO 2025理论考试中，P1-235B-A22B成首个达金牌线的开源模型。引入PhysicsMinions后成绩提升，在HiPhO基准排名第一，且全链路开源。
Nano Banana Pro最全解析，设计师和开发者都用得上，附官方提示指南
Nano Banana Pro基于Gemini 3 Pro构建，将逻辑推理能力注入像素生成，解决画面准确性、逻辑性问题。它在多方面实现飞跃，应用广泛，谷歌还给出提示词使用技巧，但在部分处理上仍有提升空间。
DeepSeek-V3.2-Exp：用稀疏注意力打破长文本效率瓶颈
在NLP领域，处理长文本时传统注意力机制效率低。DeepSeek团队推出DeepSeek-V3.2-Exp模型，引入稀疏注意力机制，在保持性能同时提高长文本处理效率，降低计算复杂度，在多基准测试中表现良好。
美团LongCat扎扎实实做了件难事：LLM数学新天花板AMO-Bench
美团LongCat团队联合高校推出AMO - Bench，用50道原创奥赛级难题评估LLM数学能力。它解决现有基准测试痛点，经四重把关构建，测试显示顶级模型表现不佳，也揭示模型提升空间大。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer，加速像素压缩到语义提取
近期，RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。
Nano Banana 2突然现身！能画公式解数学题，监控画面都能伪造
Nano Banana 2代以预览版现身第三方网站，后被移除。其能力远超1代，能处理复杂提示，可生成复杂UI、解数学题甚至伪造监控画面。谷歌正将Nano Banana整合进核心产品生态。
20岁辍学生用AI帮人记笔记，半年做到500万用户，年入百万美元
Turbo AI是一款主打课堂场景的AI笔记应用，由两位20岁大学辍学生创立。过去半年用户从100万飙到500万且盈利，仅融资75万美元。它功能丰富，但也有被指是GPT套壳、价格贵等问题。