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复旦北大联合美团LongCat提出TDAR：用“粗思考，细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR，引入‘粗思考，细求证’范式与有界自适应置信度解码，打破速度与精度零和博弈，在多基准测试表现出色。
小米罗福莉：MiMo-V2.5如何做到又快又强又便宜？ | ICML 2026
2026年7月ICML大会上，小米MiMo团队负责人罗福莉介绍MiMo - V2.5系列。该系列跳出传统思路，从架构、训练、推理协同设计，实现“聪明、快速、便宜”，如预训练降成本、后训练有硬核算法、推理加速达1000 TPS。
中兴发了一篇论文，洞察AI更前沿的探索方向
当大模型参数量冲向万亿级，AI 行业面临瓶颈。中兴通讯发布论文剖析困境，勾勒前沿方向。文中分析了 LLM 现状、架构瓶颈、AGI 争议等，还阐述了改进优化措施及下一代计算范式发展趋势，介绍了中兴的探索实践。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。
两个月前的预测成真：千问APP真的打通了阿里生态
近期AI圈动态频出，Google与沃尔玛合作搞AI购物，Anthropic发布Claude Cowork。而阿里千问App更快一步，1月15日成功接入淘宝、闪购等实现AI购物与办事。千问基于阿里生态打通内部，具备强模型与丰富生态优势。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
2025AI红利爆发！新智元创始人与5位清华系大咖「探索对话」
11月5日，「新浪新闻・2025探索大会」举办，新智元创始人杨静主持探索对话环节，多位嘉宾围绕「如何掌握科技创新的时代红利」展开交流，探讨释放红利路径，还提及协同创新和出海对放大红利的重要性。
模力工场 035 周 AI 应用周榜：AI 正在走出通用叙事，进入细分人群与真实场景
模力工场 035 周 AI 应用周榜揭晓，前十应用展示 AI 向各领域渗透，正从通用大模型转向垂直细分场景。本周上榜应用呈现多趋势，如情绪陪伴类细分、内容生产类下沉、营销商业化具象化等。
8B 端侧写作智能体 AgentCPM-Report 开源，DeepResearch 终于本地化
1月20日，8B端侧写作智能体AgentCPM - Report开源。它以端侧模型为核心，实现本地化部署与SOTA性能双重突破，亮点在于极致效能、本地安全保障，在多评测基准表现出色，部署便捷，两大创新支撑其优秀性能。
如何实现可验证的Agentic Workflow？MermaidFlow开启安全、稳健的智能体流程新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统成新前沿，「Agentic Workflow」受关注。但现有系统存在合理性难保证等问题。新加坡和南洋理工团队推出MermaidFlow，以Mermaid语言显式建模工作流，提升可解释性与可控性，实验性能优秀。