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谷歌揭秘：Multi-Agent 推理时扩展才是未来。
谷歌DeepMind和MIT联合发表论文TUMIX，指出Multi - Agent是推理时扩展的最佳方式，以低成本大幅提升准确率。实验表明Agent多样性优于重复采样，还展示TUMIX机制、实战表现，且LLM能设计更强Agent。
谷歌DeepMind「粪坑淘金」全新方法，暗网毒数据也能训出善良模型
谷歌DeepMind研究团队发表论文提出生成式数据精炼（GDR）方法，不直接生成新数据，而是用大模型净化原始数据，保留有用信息。该方法能解决数据枯竭、隐私等问题，实验显示效果良好。
SIGCOMM 2025｜重新定义个性化视频体验，快手与清华联合提出灵犀系统
快手与清华孙立峰团队联合发表论文，提出灵犀系统，这是业界首个大规模生产环境中面向用户个性化体验的自适应视频流优化系统。该系统能解决现有方法在部署中的难题，实现个性化QoE优化。
ICLR发了Oral又反悔，理由是查到了制裁名单？
一篇被ICLR接受为Oral的论文，因作者在arXiv预印本提及工作部分在被美国制裁的RAIRI机构完成，遭ICLR无视审稿直接拒稿。网友将其与NeurIPS类似事件对比，还对作者是否“刻意隐瞒”有不同看法。
KTransformers入选计算机系统顶会、与主流框架合作，趋境&清华让「异构」成为推理新范式
KTransformers由趋境科技与清华团队联合研发，是高性能异构推理框架。其论文入选SOSP 2025，还与SGLang合作。它有算子优化等创新，能让CPU与GPU协同，推动推理架构融合，已成广泛复用的底层框架。
答案正确，推理就可靠吗？V-Rubrics用35万条细粒度准则细化多模态强化学习奖励
本文介绍南洋理工大学等机构研究团队提出的V-Rubrics方法，解决多模态推理中结果正确但推理错误的奖励分配误区，通过35万条细粒度准则拆分奖励计算，有效提升模型性能，论文已被EMNLP 2026主会接收，代码与数据已开源。
大模型追逐星辰大海，GPT和Gemini国际天文奥赛夺金
新论文以国际天文学和天体物理学奥林匹克竞赛 (IOAA) 为基准测试，证明 GPT - 5 和 Gemini 2.5 Pro 能在天文奥赛获金牌。研究还分析不同模型表现、与人类成绩对比及错误类型，强调需全面评估模型科研潜力。
从静态模型到数字生命体：自进化AI Agent综述
近年大型语言模型催生AI智能体发展，但现有系统依赖人工预设，难适应动态环境。论文提出自进化AI智能体，可通过环境反馈自动优化，还提出三定律、四阶段范式演进模型等，开源EvoAgentX框架。
苹果一口咬死AI不会思考！OpenAI前高管直接开怼：AGI已来，别再酸了
苹果论文《思考的错觉》挑战AI推理能力基本假设，引发争议。OpenAI前研究主管则称AGI时代已近。多项研究测试推理模型，指出其有进步也有瓶颈，未来或需换思路，评估方式也待完善。
最新12种GraphRAG技术全面评测
6月两篇论文对12种GraphRAG技术评测。GraphRAG通过构建图结构组织知识，在复杂推理等任务中优于传统RAG。不同GraphRAG技术在图构建、知识检索上表现各异，如RAPTOR图构建慢但令牌消耗少。