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一句话生成任务专属LoRA！Transformer作者创业公司颠覆LLM微调
Transformer作者之一创立的SakanaAI推出Text-to-LoRA（T2L），简化模型适配流程，省却繁琐微调。T2L参数压缩率达80%仅降1.2%准确率，零样本场景平均准确率78.3%超现有SOTA方法，开启“一句话定制模型”时代。
扩散LLM推理新范式：打破生成长度限制，实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。
当SFT遇上RL：基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。
FlashInfer集成TensorRT-LLM cubin kernel技术分析
文章以MoE模块为例，分析FlashInfer集成TensorRT-LLM的技术。探讨如何不依赖源码用其优化内核、动态加载管理CUBIN文件，介绍集成架构、源码集成技术、CUBIN动态加载系统等内容。
Agent上下文工程被Cursor玩出了新高度~
Cursor的agent为所有模型使用动态上下文，在保持质量时更智能填充上下文。代码Agent改变软件开发方式，Cursor提出动态上下文发现模式，介绍了在其中使用该模式的做法及优势。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
一个LoRA实现GPT-4o级图像编辑！浙大哈佛新模型冲上Hugging Face榜二
随着Gemini、GPT - 4o等把基于文本的图像编辑推向高峰，提高性能常需大量数据和大参数量模型。而浙大哈佛团队提出ICEdit，用少量数据和参数实现高质量图像编辑，媲美甚至超越商业大模型。
AAAI 2026 Oral：明略科技开创稀疏数据「信息瓶颈动态压缩」，精度+速度双SOTA
在机器人和具身智能领域，transformer模型又大又‘重’，边缘设备难以承受。东南大学、中南大学、明略科技联合提出的CompTrack论文，创新性解决AI模型处理稀疏数据的‘双重冗余’，在3D点云跟踪任务上实现精度和速度双优。
从「记忆解题」到「深度推理」：港科大推出首个本科数学动态评测基准 UGMathBench
港科大团队发表在 ICLR 2025 的研究 UGMathBench，是首个本科数学动态评测体系。它涵盖 16 个学科领域，通过变量扰动创建多版本试题，引入创新指标评估模型推理能力，测试结果揭示了当前模型短板。
腾讯混元开源游戏AI生成新工具！RTX 4090就能制作3A级动态内容
腾讯开源游戏视频生成框架Hunyuan - GameCraft，基于混元视频生成搭建，操作简单，输入单张场景图、文字描述和动作指令就能生成高清动态游戏视频，解决传统工具瓶颈，性能优于主流模型。