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技术大神用纯Rust从零构建了LLM，在GitHub上大火
Python是AI界宠儿，Rust也因“内存安全、零成本抽象、无畏并发”受青睐。项目RustGPT用纯Rust从零构建LLM，在GitHub上火了。Rust弥补了C/C++和Python的不足，Rust社区LLM项目增多，巨头也在布局。
OpenAI携手五巨头开源革命性超算协议：一举解决超大集群LLM训练不稳定和网络性能难题
OpenAI联合英伟达等五巨头推出超算开放网络协议MRC并正式向行业开放。MRC目标是性能可预期，有多平面网络、自适应包喷射、SRv6源路由三大核心机制，已在OpenAI多台超级计算机上部署。
ICCV 2025｜训练太复杂？对图片语义、布局要求太高？图像morphing终于一步到位
图像处理中‘图像morphing’常见又有创意，但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法，无需训练实现图像变形，通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题，实验效果佳。
Qwen&清华团队颠覆常识：大模型强化学习仅用20%关键token，比用全部token训练还好
Qwen与清华LeapLab团队研究发现，大模型强化学习训练推理能力时，仅20%高熵token就能撑起效果，甚至超全部token训练。团队用此在Qwen3-32B创造新SOTA记录，还探讨了强化学习的相关特性。
端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环，模拟人类认知全过程
南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI - Reflection，让端到端多模态GUI智能体有“自我反思”能力。它在各训练阶段引入“反思与纠错”机制，实验证明该框架能提升智能体能力。
一个大脑搞定所有模态，百度ERNIE 5.0技术报告公布
模型发布近3个月后，百度ERNIE 5.0技术报告公布。其底座用超级稀疏架构，参数量万亿但推理激活参数不到3%，实现四种模态原生自回归统一，还在路由调度、训练范式等多方面有创新。
中心动态重分配哈希，北邮团队提出并开源CRH项目 | AAAI 2026
北京邮电大学等机构联合提出新颖端到端框架 CRH，在训练哈希函数时动态更新哈希中心，提升检索精度和语义一致性。论文被 AAAI 2026 收录，代码已开源。
ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题，当前AI模型多在数值仿真数据上训练，难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench，含真实与仿真数据，设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
CL-Bench的故事没有结束，生成式CL-Bench：GENIUS来了
北大团队发布GENIUS，用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集，测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板，还提出免训练注意力校准机制提升性能。
LeCun出手，造出视频世界模型，挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world，可预测未来帧，在多方面有优势，实验显示其性能显著，能降低对标注数据需求。