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NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈

在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。

华为诺亚方舟实验室研究入选NeurIPS 2025，其提出视觉感知投机推理（ViSpec）框架，解决草稿模型处理图像信息效率难题，在不牺牲生成质量下，对主流VLM最高达3.22倍推理加速。

8月1日晚谷歌向Ultra订阅用户推Deep Think功能，Gemini 2.5 Deep Think模型在IMO夺冠。它是多智能体模型，能并行处理问题。多项测试中表现优于Grok 4、o3，不过网友评价不一。

主流OCR评测基准聚焦信息抽取，复杂图文推理任务中多模态大模型深度推理能力缺乏评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估，还列举多种推理示例，并测评了Qwen2.5 - VL - 7B模型。

近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践，提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式，与传统RAG方法不同，使用多步骤搜索动态查找信息。

英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流，构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因，提供设计高效提示词思路，实验验证理论框架。

当前多 Agent 协同缺乏统一管理和经验沉淀，GitHub 开源的 Multica 平台解决了这一问题。它把编码 Agent 变成队友，自动化处理任务，支持多 Agent 后端，有多种功能特性，提供云服务和自托管两种使用方式。

为评估大型语言模型（LLM）编码能力，斯坦福、普林斯顿和康奈尔研究人员开发 CodeClash 基准测试，让多个 LLM 在多轮比赛中较量，涉及多种代码竞技场，还评估模型分析代码库能力，未来将处理更大代码库。

过去一年，Coding Agent 改变开发者写代码方式，但进入长期开发仍会遗忘项目经验。MemoraX Code 试图解决此问题，构建了本地与云端记忆，让关键信息能被识别召回，且在赛事中表现出色，还能沉淀工程经验。

在文本转语音（TTS）领域，生成长篇、多说话人的高质量音频一直是技术挑战。微软最新开源的VibeVoice TTS模型，可一次生成90分钟连续语音，支持4个不同说话人，还具备高效处理长序列等亮点特性。