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NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
OpenAI核心研究员：比提示词工程更重要的，是spec-writing
OpenAI研究员Sean Grove在AIEWF 2025演讲提出，程序员最有价值技能是向AI传达意图，完善规范是含完整意图的「源代码」。他还分享软件工程看法，涉及规范执行、模型训练等内容。
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。
从 LLM 到 World Model：为什么我们需要能理解并操作世界的空间智能？
文章指出 LLM 仅靠语言不足以支撑真正智能，构建空间智能与世界模型成关键方向。2024 年李飞飞等创立 World Labs，11 月推出 3D 世界生成模型 Marble，本文探讨空间智能重要性及世界模型如何成转变基础设施。
世界模型的DeepSeek时刻！魔芯Flash World Model降本70%，跑出50FPS实时交互
魔芯科技发布全球首个超高帧率交互式世界模型 MoWorld，无需高端 GPU，实现影视级画质、50 FPS 实时交互，降本 70%。其技术架构先进，产业化路径清晰，获过亿美元融资。
访谈｜Codex 团队如何用自己的产品构建产品——整个 Spec 只有 10 个要点
OpenAI Codex 团队产品规格文档极简，仅 10 个要点。团队运作如‘海盗船’，规划只做近期和远期，不做中期。Codex App 诞生源于模型能力提升，团队以 power user 为导向设计产品，还谈到 PM 角色转变和招聘标准。
新SoTA方法RM-R1：让reward model对评分说出原因！超越GPT4o
过去模型‘黑箱打分’不透明、不灵活。论文提出ReasRM，经两阶段训练，让奖励模型像人类先思考再打分。它能分任务类型、动态奖励，实验中碾压GPT - 4，小模型逆袭，团队已开源6个模型。
Hybrid Model Support：阿里云 Tair 联合 SGLang对 Mamba-Transformer 等混合架构模型的支持方案
文章介绍阿里云 Tair KVCache 团队与SGLang社区在推理框架上支持混合架构模型的工程化实践。分析混合架构崛起原因、面临挑战，阐述内存管理、关键技术优化方案，验证性能，并指出未来演进方向。
王云鹤眼中的Harness：复杂优化问题，AGI灵魂争夺之战
王云鹤在知乎文章中探讨Harness Engineering，指出Agent=Model+Harness，多模型配合能提升Agent能力。还分析Harness存在的必要性，认为它是复杂优化问题，关乎AI“灵魂”之争。