炸场！Meta 豪掷数亿收购 Manus，通用 AI 智能体要统治世界了？

AI圈刚过完圣诞就迎来王炸新闻，科技巨头Meta官宣收购爆火的智能体初创公司Manus。Manus今年3月推出全球首款通用AI智能体，表现亮眼。官方表示Manus会继续运营并扩展服务，创始人肖弘曾历经质疑，Meta对其团队赞誉有加。

翻译界的ChatGPT时刻！Meta发布新模型，几段示例学会冷门新语言

Meta人工智能研究团队发布Omnilingual ASR系统，能识别1600多种语言，可通过少量示例快速学会新语言。它以开源与社区共创为核心，打破语言技术不平等，让更多语言登上AI舞台。

一封来自Transformer之父的分手信：8年了！世界需要新的AI架构

Transformer之父Llion Jones在TED AI大会上称要把对Transformer的爱好调成「低电量模式」。他认为大量资金与人才涌入使研究被「收窄」，大家只顾卷参数、抢发论文，没人探索新架构，他呼吁找回好奇心。

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。

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

无需多视角，单图重建可交互3D模型！南洋理工开源结构推理框架

南洋理工大学团队提出MonoArt，将单目可动物体重建建模为渐进式结构推理过程，通过四个关键模块逐步推理，无需外部先验，在PartNet - Mobility基准测试中表现领先，兼顾推理效率，还可用于下游任务。