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MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
LLM近期重大架构进化一览：从Gemma 4到DeepSeek V4
近期大模型长上下文需求增长，成本问题凸显。Google Gemma 4、Poolside Laguna XS.2、Zyphra ZAYA1 - 8B、DeepSeek V4 等模型各有架构优化，如 Gemma 4 跨层 KV 共享和 PLE，以降低长上下文推理成本。
GPT-5准确率不足40%！北大发布多模态、高难度化学基准SUPERChem
北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem，构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示，GPT - 5准确率仅38.5%，与低年级本科生相当，且模型在高阶推理有短板，该基准为模型优化指明方向。
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
工程师狂喜！Qwen3-VL 检索双雄效率翻倍
通义大模型开源Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker，解决多模态检索难题。两模型多模态全兼容，双塔+单塔协同提速，实用主义拉满，集成成本低，实战表现超预期。
Pixeltable：一张表搞定AI流水线
Pixeltable是统一声明式框架，能处理多模态AI流水线。它用表格接口替代传统复杂架构，有数据统一管理等核心能力，适用于多模态RAG等场景，内置支持主流AI服务，值得多模态AI项目一试。
Karpathy 亲手终结了 RAG 的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，不依赖复杂RAG架构，用LLM构建可演化知识库。该方法引发关注，有人认为它“杀死了”RAG，技术社区和企业反响热烈，预示新的产品方向。
多模态推理最高加速3.2倍！华为诺亚新算法入选NeurIPS 2025
华为诺亚方舟实验室研究入选NeurIPS 2025，其提出视觉感知投机推理（ViSpec）框架，解决草稿模型处理图像信息效率难题，在不牺牲生成质量下，对主流VLM最高达3.22倍推理加速。
多模态大模型，真的「懂」世界吗？——揭秘 MLLM 的核心知识缺陷
ICML 2025高分论文揭示MLLM核心认知盲区。研究发现主流MLLM缺乏核心认知能力，且不能靠规模扩展自然习得。作者构建测评体系CoreCognition，提出干预测试方法Concept Hacking，还给出关键发现与启示。
Anthropic祭出大模型“读脑”杀手锏：LLM决策过程全给你扒开看
Anthropic宣布开源电路追踪工具，可追踪LLM神经元，通过生成“归因图谱”揭示模型输出原因。开源了生成图谱的库和交互式前端，并提供demo notebook。可追踪电路、可视化图谱、检验假设。