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ACL 2025 | 清华&港中文提出 MorphMark：全新理论视角破解大模型水印效力与文本质量的两难困境
随着大模型广泛应用，AI 生成内容追溯和版权保护成问题，现有水印技术面临效力与文本质量的矛盾。清华和港中文团队提出 MorphMark 自适应水印框架，动态调强度，在多模型实验中表现优。
大模型低价趋势延续！智象未来姚霆：B端、C端界限模糊，API不够、逼出 “按结果付费”
InfoQ 采访智象未来联合创始人姚霆，探讨多模态大模型发展。他指出深度 Scaling up 收益放缓，广度 Scaling up 有惊喜；2025 年模型价格战倒逼厂商加速，低价趋势 2026 年将延续，商业模式转向“按结果付费”。
Agent也能蒸馏了！性能超好
大模型运行成本高，普通用户用不起。传统小模型模仿大模型解题步骤易出错。论文提出Agent蒸馏，让小模型学会用检索和代码工具，还加首思前缀与自我纠错“外挂”，使小模型性能直逼大模型。
训练提速4.6倍！FP4+BF16双轨并行，NVIDIA×港大×MIT联手重新定义扩散模型训练速度上限
NVIDIA、港大、MIT团队提出Sol - RL，采用「FP4先探索、BF16再训练」框架，将扩散模型训练收敛速度最高提至4.64x，在速度与对齐效果间给出工程可行解法。
斯坦福提出新的RL范式，让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式，让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战，为AI代理发展指明方向。
给大模型「持续注入新知识」，北航CASE框架：编辑千次不失忆，额外参数不到1MB丨WWW'26
北航团队提出CASE框架解决大语言模型持续吸收新知识难题。该框架给编辑“算分”、调“关键神经元”，破解核心痛点。实验显示，1000次编辑后准确率提升近10%，额外参数不到1MB。
GitHub 23.6k star 的 BMAD Method：如何把大模型系统提示词，变成一支“可复制的 AI 开发团队”？
BMAD Method是开源的AI驱动敏捷开发方法论与工具集，基于BMAD Core框架，有19个专业AI角色和50+条工作流，获23.6k颗GitHub Star。它解决了大模型使用痛点，将AI开发工程化，可在多工具复用。
Distilabel DeepSeek-R1 模型蒸馏教程
文章介绍结合distilabel与QLoRA技术定制专属大模型的路径。先用distilabel框架利用DeepSeek - R1生成医疗指令数据集，再用QLoRA技术微调Qwen3 - 4B模型，还给出实战路线图和代码示例。
因果发现大模型迎来「理论破局」： DAG-FM 破解异质机制下的因果图识别与涌现难题 | GAIR Paper 116
浙大、清华与稳准智能联合发布因果发现大模型DAG - FM，解决了现有模型缺乏理论基础、易产生非法环路和显存爆炸问题。它在理论上证明因果图可识别，架构上避免环路，处理数据能力强，还将推进特定领域预训练。
你那上万行Agent代码都是垃圾！Browser Use作者骑脸输出，开源了Manus级内核。
Browser Use作者Gregor Zunic称上万行Agent代码是垃圾，提前开源驱动BU.app的Agent内核。其核心仅一个for循环，理念是价值在模型非代码，还介绍三大支柱，使用方便，项目大道至简。