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“通用大模型微调成为行业模型是伪命题”？医疗AI深度重构，传神语联创始人何恩培：孪生智能体能砍70%线下复诊工作
本文为《2025 年度盘点与趋势洞察》系列访谈，传神语联创始人何恩培分享医疗 AI 发展看法。他认为通用大模型微调成行业模型是伪命题，介绍了传神素问中医大模型应用，还对比中西医 AI 化差异，探讨未来发展场景与挑战。
暴涨3倍！光模块背后大赢家
2025年源杰科技股价表现强劲，年初迄今涨幅达348%，反超下游大客户中际旭创。其前三季度业绩爆发，得益于数据中心市场产品放量。随着AI算力需求爆发，光互连技术向CPO架构演进，对光芯片要求提高，源杰科技高端产品突破助其获利。
通过零开销逐层权重卸载技术将SGLang Diffusion wan2.2的推理速度加速60%
文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时，发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术，将整体推理速度提升60%，还突破显存墙，且该优化可扩展到其他模型。
小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。
用「传心术」替代「对话」，清华大学联合无问芯穹、港中文等机构提出Cache-to-Cache模型通信新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统中现有T2T交流方式有信息丢失、语义模糊、延迟大问题。清华等团队提出C2C信息传递方式，以KV - Cache为媒介，提升了正确率和速度，还介绍了实现路径、优势及应用前景。
4万星开源项目被指造假！MemGPT作者开撕Mem0：为营销随便造数据，净搞没有意义的测试！
高人气开源智能体记忆项目Mem0在论文中称在LOCOMO上打败所有人，MemGPT联合创始人公开指控其测试无意义、数据造假。二者都为解决大模型长期记忆问题，Letta认为能力比工具重要，并给出评估智能体记忆能力的方法。
抗干扰能力提升近40% ！无需对抗训练，北航上海AI Lab新蒸馏方法提升模型鲁棒性 | ICML 2025
在人工智能模型规模持续扩大的今天，数据集蒸馏方法能提升训练效率、降低成本，但蒸馏模型在安全性要求高的任务中抗干扰难。北航上海AI Lab团队提出ROME方法，无需对抗训练，显著提升模型鲁棒性，成果被ICML 2025接收且已开源。
月之亮剑：万亿参数，造就国内首个 Agentic Model？
月之暗面发布全球首个万亿参数且直接开源的 Agentic Model Kimi - K2，它将 AI 下半场与经验时代理论融合。在测评中表现出色，Kimi 还通过创新方法完成预训练和后训练，并将成果开源，给中国开发者更多自主权。
“不用 Cursor和 ChatGPT、手写代码的开发者，怕不是疯了？”
本文围绕开发者是否应使用AI辅助编程展开讨论。支持者认为大模型能提升效率，解决琐碎问题；反对者则质疑其可靠性。文中还分析了大模型在编程中的优缺点，如能生成代码但也有幻觉等问题，并反驳了一些反对观点。
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。