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拒绝传统 Router“瞎指挥”，多智能体如何实现智能任务分配？
企业级多智能体系统瓶颈常是负责分发任务的传统 Router 太“傻”，搞不定跨域、解不了冲突、跟不上变化。腾讯云开源 TCAR 智能路由模型，它先推理再选 Agent 集合，经多数据集评测表现出色，还提供完整开源范式。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
产业链各环节发展迅速，具身智能商业化路径逐渐清晰｜甲子引力
2025甲子引力年终盛典上，多位嘉宾围绕具身智能展开探讨。涉及人形机器人落地场景、技术瓶颈、投资情况等，认为虽产业有泡沫，但产业链各环节发展快，商业化路径渐明，中国具身智能产业元年已至。
准确率腰斩！大模型视觉能力一出日常生活就「失灵」
EgoCross项目团队聚焦跨域第一视角视频问答评测，揭示现有MLLM在多场景泛化瓶颈。团队提出跨域第一视角视频问答基准EgoCross，经测试揭示模型短板，验证改进方法潜力，研究入选AAAI 2026且数据集等已开源。
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成！新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin，首次实现第一视角视频与人体动作联合生成，攻克视角 - 动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型，通过三大创新设计解决核心难题，实验性能超基线，为多领域应用提供落地基座。
刷新3D生成上限！一键生成精细到毛发的3D资产
在高质量3D生成需求增长背景下，现有3D生成框架在兼顾效率和质量上有瓶颈。南洋理工大学等提出Ultra3D框架，采用coarse - to - fine两阶段流程，用Part Attention机制提升效率，支持高分辨率输出。
ICML 2025 | M+框架来了，增加LLM隐空间记忆，不再受上下文窗口限制
本文提出M+长期隐空间记忆扩展框架，在MemoryLLM之上，将8B级模型有效记忆跨度从不到20k提升到160k+，显存占用不变。它解决了现有记忆模型冗余、冲突难解等问题，为下一代语言模型提供支撑。
奖励模型预训练新范式POLAR：突破强化学习短板，有望打通RL链路扩展“最后一环”
强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈，上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制，契合强化微调框架，通过对比学习训练，实验证明其性能和泛化性佳，有望打通RL链路扩展最后一环。
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
一文读懂：国产AI芯片与英伟达的差距有多大？
文章围绕国产AI芯片与英伟达的差距展开。从算力性能、生态壁垒、市场现状、技术瓶颈等方面分析差距，指出国产芯片虽在部分场景缩小差距，但高端训练和生态成熟度仍落后3 - 5年，突围需多领域突破。