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三星研究院发布手机端侧大模型MeKi：基于Memory的LLM扩展新范式，支持旗舰手机端侧部署
三星研究院发布端侧大模型架构MeKi，提出用存储空间扩展模型容量、提升LLM性能的新范式。它利用手机ROM缓解内存压力，实现容量与性能提升。实验显示其性能、效率表现优，为边缘部署LLM提供新思路。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。
别再卷数据了，LLM也怕「过劳死」！CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。
Agent从一问一答到自主执行面临哪些挑战？
随着AI发展，Agent正从答疑助手走向自动执行任务的数字人，定时调度是其走向自主运行的关键。开源Agent定时任务存在无高可用、运维成本高、权限管理弱等痛点，阿里云MSE AI任务调度有高可用、统一管理等优势，现免费公测。
告别盲选LLM！ICML 2025新研究解释大模型选择的「玄学」
弗吉尼亚理工大学研究团队提出 LensLLM 框架，基于 PAC - 贝叶斯泛化界限揭示 LLM 微调性能“双相演进”，可精准预测微调性能、大幅降低计算成本，为 LLM 选型提供新工具。
DeepSeek-V4发布！高效百万上下文智能普惠时代来了
DeepSeek-V4发布，是开源社区关键分水岭。它解决超长文本处理效率痛点，架构与优化有多项突破，降低算力消耗和成本，适配国产芯片，性能比肩顶级闭源模型，推动开源社区两大未来趋势。
SGLang × RoleBasedGroup（RBG）：打通大模型推理PD分离架构规模化落地的“最后一公里”
PD分离架构对大模型推理部署意义重大，SGLang支持该架构且性能佳。但从测试到生产落地难，存在部署、资源、可靠性等问题。SGLang开源RBG项目，结合二者为PD分离架构生产化落地提供方案。
松下发布多模态大模型，文本、图像、音频随意切换
多模态数据处理成热点，但现有模型处理复杂任务有挑战。松下开发多模态大模型OmniFlow，采用模块化设计、多模态引导机制，实验显示其在多任务中有卓越表现。
终于开源升级OmniGen2，统一多模态图像生成模型，真的惊艳。
OmniGen2是强大的开源统一多模态图像生成模型，针对文本和图像模态构建独立解码路径，运用未共享参数。新架构提升处理效率和质量，在图像编辑等任务表现出色，还有多技术特点。
首篇WebAgents综述：大模型赋能AI Agent，实现下一代Web自动化
互联网任务重复繁琐，香港理工大学研究人员从架构、训练和可信性等角度，总结WebAgents代表性方法，梳理研究进展。WebAgents能根据用户指令完成网页任务，其发展预示人机关系新纪元。