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UIUC清华微软联合提出PlugMem：当Agent记忆告别「经历」，开始存储「经验」
随着大语言模型Agent长期运行，‘记忆该如何设计’成核心问题。UIUC、清华、微软联合提出PlugMem，将记忆拆分为三类，以知识为单位存储，在三类任务中验证其有效性，为Agent长期记忆设计提供新思路。
微软的prompt压缩方案-LLMLingua,开源
使用大语言模型时，提示信息长会致运行慢、费用高、易超限。微软推出的LLMLingua可压缩提示信息，有完整开源。它历经多版本演进，还能用于安全防御，使用简单，值得开发者跟踪。
TileLang深入详解-第一章-GPU 体系结构复习
作者借长假学习 TileLang 并撰写此文，先复习 GPU 体系结构，包括计算与线程组织、存储层次、专用指令单元，接着介绍核心性能模型与优化原理，最后给出基于 TileLang 的基准测试实践。
让模型“看视频写网页”，GPT-5仅得36.35分！上海AI Lab联合发布首个video2code基准
上海人工智能实验室等机构提出IWR - Bench评测基准，从“image - to - code”迈向“video - to - code”，对28个主流模型测试，最佳模型GPT - 5仅36.35分，指出当前模型短板，为研究指明方向。
跨越技术与法律的壁垒：AI赋能知识产权领域任务全能评测基准IPBench发布
本推文介绍arXiv论文《IPBench: Benchmarking the Knowledge of Large Language Models in Intellectual Property》。论文提出IPBench评估基准，构建含20个任务、10374个双语数据点的基准，评估17个主流模型，揭示现有模型在IP任务中局限。
追剧不断网，可能背后有个AI在加班，故障诊断准度破91.79%
中兴通讯和中国移动团队针对电信网络故障诊断难题，提出 TN - RCA530 基准和 Auto - RCA 框架。测试多个大模型，初始准确率低，经框架优化后，Gemini - 2.5 - Pro 准确率从 58.99% 升至 91.79%，超人工水平。
马斯克挖不动的清华学霸，一年造出 “反内卷 AI”！0.027B 参数硬刚思维链模型，推理完爆 o3-mini-high
新加坡 Sapient Intelligence 推出小型模型 HRM，参数仅 2700 万却能解决复杂推理难题，其不依赖“思维链”，借鉴人类大脑工作方式。该模型准确率超先进思维链模型，推理能力强，具经济性，可提升任务效率。
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。
「有望成为Transformer杀手」，谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度
谷歌DeepMind发布新架构MoR，有望成Transformer杀手。它统一实现参数共享、自适应计算，兼顾性能与效率。实验显示其推理吞吐量提升，降低计算需求，但能否取代Transformer存疑。
通过逆向工程探秘 Claude Code 背后的运作机制
作者通过逆向工程研究Claude Code内部运作，了解其比Cursor等工具慢且贵的原因。Claude Code注重通用性和安全性，执行任务时多有安全检查，虽增加成本延迟，但更可靠，且在命令行工具中用户体验出色。