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只需一次指令微调，大模型变身全能专家天团，8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral

预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本，稀疏混合专家架构虽能提升推理效率，但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE，单阶段微调就能升级大模型，还解决传统方法两大局限，在性能和效率上双突破。

Inkeep 团队开源 OpenKnowledge，这是真正为 AI 设计的知识库工具，已获 3.9K Star。它有所见即所得、AI 协作等亮点，还基于 Git 同步，保障数据安全，值得 Markdown 工具使用者关注。

苹果提出内存高效型反向传播（MeBP），可在内存使用量和计算时间上比零阶优化（ZO）有更好权衡，收敛更快、性能更优，还在iPhone 15 Pro Max验证其有效性，且公开了实现链接但目前为空。

10月，AI圈顶流Andrej Karpathy有三连动作：开源nanochat项目，100美元可复刻ChatGPT；发表AGI十年论，给行业泼冷水；推进Eureka教育项目，重构AI教育范式。

谷歌DeepMind与陶哲轩等打造的AlphaEvolve是LLM驱动的进化编码Agent。它能优化计算生态、调度数据中心等，还解决了数学难题，已在谷歌内部使用，现开启早期邀测试用。

Figure机器人学会洗碗，用的是叠毛巾和分包裹同款Helix架构，无新算法和特殊工程，仅增加新数据。该架构是端到端“视觉 - 语言 - 动作”模型，同一系统增数据就能学新技能。

CVPR 2025 于 6 月 11 日至 15 日在美国纳什维尔举行，MMLab@HKU 携 24 篇高质量论文亮相。其还是三项国际竞赛的发起与主办方，主办六项前沿活动，研究成果展示了多领域进步。

2026年ICLR最佳论文对Transformer做深度思维体检，指出其架构真正威力在于描述概念时比RNN等简洁指数级甚至双重指数级，但验证其内部逻辑计算成本高昂，为解释其能力开新窗。

2026年1月8日，智源研究院发布《2026十大AI技术趋势》，指出AI演进核心从语言学习转向理解物理世界秩序。报告阐述了AI从数字迈向物理世界的三条驱动主线，并给出十大趋势，为行业提供布局锚点。

近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。