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谷歌开源 Python 库 LangExtract，用 LLM 从非结构化文本文档提取结构化信息。它定位精确、输出可靠，针对长文档优化，有交互式可视化，支持多模型，适应多领域，还给出快速开始示例。
北大校友、华人学者金驰新身份——普林斯顿大学终身副教授
华人学者金驰宣布在普林斯顿晋升为终身副教授，任命2026年1月16日生效。他在机器学习理论领域贡献大，为LLM崛起提供数学基石，解决非凸优化和强化学习样本效率等问题。
全新合成框架SOTA：强化学习当引擎，任务合成当燃料，蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0，押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA，全面升级效果、数据和方法，还将考虑多方向发展。
Thinking Machines曝LoRA终极指南：10倍学习率，媲美全参微调
Thinking Machines推出论文《LoRA Without Regret》，研究LoRA与FullFT达到相近表现的条件。通过实验发现，把握关键细节，LoRA可与FullFT性能相当，还探讨了关键因素、批大小效应等内容。
陈丹琦新作：大模型强化学习的第三条路，8B小模型超越GPT-4o
陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法，支持在基础模型上直接使用，节省后训练成本。它让模型生成CoT，用奖励模型评价输出，使小模型超越大模型，推理更像人类。
构建企业级 AI 应用：为什么我们需要 AI 中间件？
9月26日云栖大会，阿里云资深技术专家林清山发布阿里云AI中间件，核心技术全面开源。文章指出2025年是Agentic AI爆发元年，分析AI原生应用架构变革，介绍阿里云AI中间件构成及优势，助力企业级AI应用落地。
具身智能从此「边听边说」，智源研究院开源原生全双工语音大模型RoboBrain-Audio
北京智源研究院联合多方发布原生全双工语音对话大模型 RoboBrain - Audio，采用新架构和创新训练范式，在性能上全面领先，革新音频 - 文本对齐方式，丰富了 RoboBrain 全栈体系，推动具身智能发展。
一年4次迭代，狂堆GPU成真！微软AI冷液灌芯，散热暴涨3倍
AI芯片发热问题严重，限制了其发展。微软推出微流体冷却技术，在芯片内开液体血管，散热效率最高提升3倍，温升降65%。一年4次迭代解决诸多难题，影响从省钱到使用体验，更是抢跑未来的布局。
网络基础设施如何支撑大模型应用？北京大学刘古月课题组5大方向研究，相关论文入选ACM SIGCOMM 2025
在智能计算和网络演进背景下，北大刘古月课题组聚焦网络研究。其 5 篇论文入选 ACM SIGCOMM 2025，从架构、数据、运维、安全四个维度形成技术闭环，推动新一代网络系统发展。
Mini-Omni-Reasoner：实时推理，定义下一代端到端对话模型
现有端到端对话模型推理能力未解锁，因深度思考带来延迟。为此提出 Mini - Omni - Reasoner，采用边思考边表达范式，突破‘要么快，要么准’困境，还设计了数据合成管线和五阶段训练方法，实验证明其性能提升明显。