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苹果新研究：不微调、不重训，如何让AI提问效率暴增6.5倍？
苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法，能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍，无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架，通过三重智慧设计，经测试全面超越基准方法，或开启‘智慧对话’时代。
We-Math 2.0：全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0，含知识体系、数据集及训练策略，可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注，登Huggingface Paper日榜第一。
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。
UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布：扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述
多伦多大学、麻省理工学院等高校研究者合作完成长文综述，聚焦扩散模型在异常检测与生成领域的应用，梳理图像、视频等异常检测任务进展，提供分类体系，展望未来趋势。
中科院甩出多模态“核弹”！类GPT-4o多模态模型开源！支持语言-视觉-语音任意组合交互！
中国科学院计算技术研究所（ICTNLP）开源类GPT - 4o多模态模型Stream - Omni，支持文本、视觉和语音任意组合交互，核心是高效模态对齐技术，少量多模态数据即可训练，有多种使用场景。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
[Triton编程][基础] Triton Fused Softmax Kernel详解: 从Python源码到PTX分析
文章详细介绍Triton Fused Softmax Kernel实现，从Naive Softmax到Triton实现，分析访存量、row索引计算、num_stages作用等，还修复官方年久失修代码，性能测试带宽吞吐提升约4倍。
RSS 2025｜从说明书学习复杂机器人操作任务：NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架，利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能，含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段，实验验证其在多场景的有效性。
25位IT大佬亲述：AI「吃掉」程序员！码农黄金时代终结
AI Impact Lab创始人探讨AI对技术岗位影响，提到AI公司熟悉技术岗、指标清晰等原因或致其先受冲击，调研显示AI未改变多数岗位但影响初级岗位招聘、模糊岗位边界，还对未来技术就业市场做了预测。
Agent 基建不是设计出来的，是被 Kimi K3 和一堆应用公司卷出来的
文章以 Kimi K3 模型及相关 agent 产品为例，讲述 TiDB 作为基建服务商，满足 AI 团队需求形成 Agent Stack。还指出 Agent 时代基建难题、数据库使用变化，以及创业团队做 Agent 业务的三个判断。