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AI大模型开发核心技术栈：从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。
可能是目前效果最好的开源生图模型，混元生图3.0来了
腾讯混元发布并开源原生多模态生图模型混元图像3.0，参数规模80B，是参数量最大的开源生图模型，也是首个开源工业级原生多模态生图模型，效果对标业界头部闭源模型。文中介绍其技术方案、测评效果等。
蚂蚁开源世界模型LingBot-World：具有分钟级记忆的实时世界模拟器
蚂蚁集团旗下灵波科技开源具身智能模型及世界模型LingBot-World，它将视频生成模型进化成可交互世界模拟器，采用多阶段进化策略，有涌现记忆等能力，虽有不足，但为开源社区构建世界模型迈出坚实一步。
只剩5年？诺奖得主Hassabis放出AGI时间表：还差一两个技术突破
诺奖得主、Google DeepMind掌门人Demis Hassabis给出AGI终极时间表，认为5年内或需1-2项重大技术突破就能跨越障碍。他指出大模型有局限，实现AGI需“世界模型”和“智能体系统”，还称AI将加速科学发现，中国AI模型距美国仅差数月。
大模型如何"不训练"也能学习？——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。
普林斯顿大学等Nature揭秘：人类大脑与大语言模型共享同一套语言处理时钟
普林斯顿大学等机构研究发现，大语言模型层级计算序列精确映射人类大脑处理语言的毫秒级时间动态，其与人类大脑理解语言的先后顺序高度一致，为理解大脑和开发神经网络架构开辟途径。
真·开外挂！MIT新研究：架构0改动，让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。
AI黑化如恶魔附体！LARGO攻心三步，潜意识种子瞬间开花 | NeurIPS 2025
在NeurIPS 2025，哥大与罗格斯提出LARGO，它不改提问，直接在模型“潜意识”动手脚，绕过安全防护输出不该说的话。其分三步攻击，成功率高、隐蔽且迁移性强，暴露大模型根本性弱点。
深度解析大模型技术演进脉络：RAG、Agent与多模态的实战经验与未来图景
大模型作为产业变革核心引擎，RAG、Agent与多模态技术重塑AI与现实交互边界。本文解析技术演进脉络、实战经验与未来图景，介绍三者在各领域应用及面临挑战，为产业升级提供指引。
图文跨模态“近视”问题破局：360开源新模型 FG-CLIP，实现细粒度图文对齐突破｜ICML2025
360人工智能研究院发布 FG - CLIP 模型，攻克图文细粒度对齐难题，成果被 ICML 2025 接收并开源。它采用双阶段训练等策略，在多任务评测中超越对比模型，推动跨模态研究产业化落地。