EMNLP2025 | 探究大语言模型的语言共享神经元提升低资源语言能力

论文提出BridgeX - ICL方法提升LLM低资源语言性能，通过三步实现优化。构建两类探测数据解决传统问题，识别重叠神经元，用HSIC选最优桥梁语言，在多任务实验验证其有效，揭示多语言机制规律。

最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的？

文章介绍了开源推理引擎 vLLM 和 SGLang，包括起源、创新、社区发展、版本迭代等。vLLM 借鉴分页缓存管理技术，SGLang 基于 RadixAttention 优化。二者竞争激烈，性能趋同，还获投资与基金会关注，受科技公司青睐。

The Batch: 871 | Mistral测量了大语言模型的能耗、水耗与物料消耗

法国AI公司Mistral发布对Mistral Large 2的环境分析报告，涵盖全生命周期影响。研究表明单次使用影响小，但累计负担大。虽研究有不足，但其方法或推动环保型AI发展。

RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点

文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。

隐藏超多上下文工程（Context Engineering）技巧的框架，来试一试吧！

文章指出多数人构建的AI Agent像Shallow Agent，处理复杂任务能力弱。以Claude Code等为例，介绍深度Agent架构的秘密，如冗长提示词、规划工具等，还推出开源包deepagents方便上手。

Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化

上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。

大模型从“胡说八道”升级为“超级舔狗”，网友：再进化就该上班了

AI 有了“工号”，数据平台长出了手：Snowflake World Tour 上的三个变化

本文是白鲸开源CEO郭炜参加Snowflake World Tour上海站后的参会总结，提炼出三个值得关注的行业变化，洞察Agent时代数据平台的边界重构趋势。

大模型手语翻译新进展：CAPO-SLT拿下中文三项最高分 | EMNLP'26

vivo AI Lab团队针对自动手语翻译生成中，无视觉证据支撑的错误累积导致语义偏移的痛点，提出置信度感知策略优化方法CAPO-SLT，仅调整强化学习更新规则，不修改主干网络，在中文手语翻译测试中拿下三项指标最高分，成果将发表于EMNLP'26。

西交大提出QQWorld：仅需10行代码，世界模型成功率提升5.33个百分点

2026 年 3 月 Yann LeCun 等人提出 LeWorldModel，西安交通大学研究团队发现其存在问题，进而提出 QQWorld，用分位数—分位数匹配替换原有的 EP 正则，提升了规划成功率，还提出 Cross - Batch QQ 解决显存问题。