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我用 GLM-5.2 读 148 万字资料：一天读懂一个知识
作者用 GLM-5.2 处理 148 万字 Transformer 资料，它生成可打开的 HTML 阅读页，将内容排成理解路线。GLM-5.2 在评测榜单中进入第一梯队，主打 1M 上下文，还分享了使用该模型处理资料的具体做法。
刚刚，千问App把谷歌和OpenAI的「付费绝活」塞进了手机，还免费？
千问App迎来史诗级更新，接入阿里两大视觉模型Qwen - Image和Wan 2.5。Qwen - Image在图像编辑上有强大视觉逻辑理解和一致性保持能力；Wan 2.5能实现原生音画同步。千问App还实现一站式工作流。
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。
智能体系统如何「边做边学」？斯坦福团队探索在线优化的新范式
斯坦福等校团队提出 AgentFlow 框架及 Flow - GRPO 算法，让智能体系统能「边做边学」。它由多个智能体模块协作，在多领域基准测试中表现出色，小模型也能超越大模型，为智能体训练提供新思路。
Thinking Machines 发布第二篇博文：用模块化流形让训练更加稳定高效
Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章，提出模块化流形理论框架，通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题，提出流形Muon优化器，还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。
牛！小米开源「音频语言模型」，超1亿小时预训练时间，音频理解和输出能力是真顶！
小米推出开源音频语言模型MiMo - Audio，有超1亿小时预训练时间。它能理解音频，70亿参数模型在多基准测试达SOTA，音频理解超Gemini - 2.5 - Flash，复杂推理优于GPT - 4o - Audio，还支持多模态任务。
Meta联手UCSD发布DeepConf：计算成本暴降85%，99.9%准确率！
Meta AI联合UCSD推出DeepConf技术，解决了AI高难度推理准确率与计算成本的难题。它让AI学会“察言观色”，筛选靠谱推理路径，在AIME 2025竞赛中与GPT - OSS - 120B模型取得99.9%准确率，还节省大量计算资源。
斯坦福大模型推理课免费了，谷歌推理团队创始人主讲
谷歌DeepMind推理负责人Denny Zhou在斯坦福大学CS25讲“LLM推理”课。大模型推理是给出答案前的中间思考步骤，能让复杂问题可解、提升答案准确性。还介绍了让模型输出推理答案的方法及提升推理能力要点。
7个月翻一番！AI agent能力飙升，METR报告揭示指数级进化规律
非营利研究机构METR报告显示，Agent能力每7个月翻一番，这在9项基准测试中得到验证，任务涉及编程、数学等领域，大模型正迈向高度自动化，且Agent性能提升快，未来处理复杂任务能力或更强。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。