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KV-Cache 实战策略：生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中，KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术，但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术，结合原理、实践与案例，为开发者提供解决方案，还探讨了未来演进方向。
2.3K Star 霸榜GitHub！DeepResearch最佳开源平替！
DeepResearch能递归拆解复杂任务自动生成报告，但OpenAI的相关产品费用高且闭源。霸榜GitHub的ROMA由Sentient AGI团队开发，性能超Grok - 4等，是开源杀手，还介绍了功能、使用方法和应用场景。
EMNLP25 | "大模型在环"技术新突破：Dial-In LLM 推动中文客服意图聚类新范式
本文提出LLM-in-the-loop意图聚类框架，以传统聚类为骨架，微调后的中文LLM做语义裁判和命名批注。在10万+真实客服通话数据集上超越基线，解决现有方法依赖词向量、缺乏可解释性、调用大模型成本高的问题。
ICCV 2025 | 打造通用工具智能体的基石：北大提出ToolVQA数据集，引领多模态多步推理VQA新范式
北大团队提出ToolVQA数据集，用于提升基础模型工具使用能力。它含2.3万条样本，贴近真实需求。通过ToolEngine构建，涵盖多工具与任务领域。微调后模型表现佳，代码与模型已开源。
OpenAI高管自爆：Scaling不死，GPT-5「双轴训练」撕开智能天花板
OpenAI首席运营官Brad Lightcap在对话中揭秘GPT-5，其能自主判断是否深度推理再作答，体验全面升级。训练方式有后训练，Scaling Law仍成立，未来从两轴改进。还探讨了AGI、应用场景等。
Z世代生存、学习与未来宣言！伯克利学霸预言课堂，用AI设计人生
本期OpenAI播客中，USC的Yabi和伯克利分校学生分享AI使用体验。谈及教授适应AI的教学转变、‘学习模式’特点、‘作弊’新定义，还大胆设想AI完成教育授课，人类导师培养社交技能。
Nature Machine Intelligence颠覆有机化学研究范式，上海交大发表化学合成大语言模型
上交大AI4S团队依托平台，联合多团队在AI for Chemistry领域获突破。相关研究发表于《Nature Machine Intelligence》，介绍白玉兰化学合成大模型Chemma，它加速有机合成全流程，在多任务表现出色，还能解决数据稀疏等问题。
一步步实战 CopilotKit（AG-UI协议）：生成式 UI 与集成 Human-in-the-Loop【下】
文章延续上篇Demo，探索CopilotKit在重要场景的应用，如基于Agent的生成式UI、HITL人类参与流程等。展示了相关实例操作步骤与前端效果，指出其为构建智能应用奠定基础，降低AI融合门槛。
Yann LeCun放出憋了20年的大招：Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型，参数高达10亿，推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构，是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果，仅需62小时机器人数据训练就能执行任务，打脸质疑者。
Google | 溯源分析RAG系统错误，提出选择性生成框架，让RAG问答准确率提升10%
Google对RAG系统错误深入分析，引入‘充分上下文’概念，指出幻觉或因上下文不足。构建评估器，提出选择性生成框架，结合多信号决策，实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。