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Anthropic发布多Agent协作模式指南：5种架构与适用场景
当单个AI Agent无法完成任务时，多Agent系统就派上了用场。Anthropic最新发布的指南给出了五种经过验证的模式，包括生成 - 验证模式、编排 - 子代理模式等，并介绍了适用场景和陷阱。
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。
SceneGen: 单图像驱动的多资产3D 场景生成
上海交通大学提出SceneGen框架，可从单张场景图像及其对应目标掩码中，同时生成带有几何结构与纹理的多个3D资产。它一次前向传播即可完成生成，在效率与稳健性上优于现有方法，虽有局限但应用潜力大。
大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。
微软：DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。
颠覆金融分析！多智能体AI股票分析师震撼登场!
多智能体AI股票分析师登场，由股票分析与报告撰写两智能体组成，通过CrewAI框架协作。用Streamlit构建界面，结合YFinance等获取数据，可30秒内生成含买卖建议报告。
Transformer危！谷歌MoR架构发布：内存减半推理速度还翻倍
谷歌推出全新底层架构Mixture-of-Recursions（MoR），推理速度提高2倍、KV内存减半，首次在单一框架实现多任务处理与动态分配计算资源，研究人员通过实验验证其性能超Transformer。
DeepSeek秘密造芯！专攻推理，一年前已启动，招聘全程不公开
路透社消息，凭借算法震动硅谷的中国AI公司DeepSeek正秘密开发自研AI芯片，定位推理，项目约一年前启动，现处早期。全球模型公司自研芯片成趋势，虽挑战大，但DeepSeek有资金支撑。
Anthropic长文：多智能体协作模式，五种方法及其适用场景
Anthropic官方长文总结5种多智能体协作模式及适用场景，指出何时用多智能体或单智能体更好，还分析各模式工作机制、适用场景、易翻车点，给出架构选择和新手操作建议。
2.1K星CCPM：多Agent任务，流水线一样并行Coding
CCPM基于GitHub Issues + Git worktrees，有严格五阶段流程。多agent负责同一issue不同子任务，实现任务级并行，最高提升3倍交付速度，75%降低Bug率，还能避免上下文丢失等问题，有详细工作流程和命令。