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Meta&UIUC大发现：无需标注，Agent复杂的工具使用和搜索能力，是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现，无需标注，Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家，用HRPO提效，设计难度导向奖励，实验表现佳，但也存在局限。
小米陈龙团队首作：统一具身与自动驾驶的开源模型
小米具身智能团队发布首篇论文，提出统一具身智能与自动驾驶的新模型MiMo-Embodied。该模型在多任务中领先，其四阶段训练框架打通两领域边界，为行业提供新范式。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。
原来Scaling Law还能被优化？Meta这招省token又提效
2017年《Attention Is All You Need》提出的Transformer是主流语言模型基础范式。Meta新论文提出旋转不变型三线性注意力机制，证明其表现能改变Scaling Law系数，还证实2 - simplicial Transformer在有限token预算下更优。
腾讯网关TGW：用户无感知快速迁移及故障自愈能力 | USENIX ATC '25
腾讯与清华联合论文入选USENIX ATC '25，阐述稳定运行多年的TGW网关架构，展示无损迁移、故障自愈及定位系统。该架构应对业务流量挑战，有高性能、高可用等特性，还分享运营经验。
CHI 2026 Best Paper｜社会模拟迈入可控、可量化时代：为AI Agent加上「认知滑条」
UCSD团队在CHI 2026 Best Paper论文CoBRA中提出可量化、可验证、可复现的Agent控制框架。它将经典社会科学实验转化为校准环境，使Agent行为可控，标志着AI社会模拟走向实验科学范式。
揭示隐藏联系：RLHF/DPO即对比学习！
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。
刚刚，梁文锋署名开源「记忆」模块，DeepSeek V4更细节了
十几个小时前，DeepSeek 发布新论文，与北大合作，作者有梁文锋。针对大模型问题提出条件记忆，用 Engram 模块实现，已开源。结合此前研究，DeepSeek v4 模样渐清。模型性能、效率表现优，并发现 U 型扩展规律。
基于LLM的Agentic Reasoning框架综述：从方面到场景的全面总结
近年来，大型语言模型虽能力强但有局限，研究者构建基于LLM的智能体系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能体推理框架，建立统一描述语言和通用算法，分析其在不同场景表现与评估方法。
Auto Research最后一块拼图，Frontier-Eng Bench登场，在工程闭环里死磕最优
Einsia AI旗下Navers Lab论文Frontier - Eng推出新评测范式Generative Optimization，搭硬核评测系统，覆盖47个横跨5大工程方向的任务。评测多种模型，结果显示gpt 5.4最稳健，但距资深工程师水平尚远。