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突破万次连续编辑极限！中科院提出首个理论保稳的知识保留方法
中科院信工所研究人员提出LyapLock，将连续编辑建模为受约束随机规划问题，整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示，它能突破万次连续编辑极限，编辑效果比主流方法提升11.89%，还可赋能现有模型。
一夜200万阅读，OpenAI神同步！这项测评框架让全球顶尖LLM全翻车
中国团队领衔全球24所高校机构发布评测LLMs for Science能力的论文，一夜阅读近200万，同一时间OpenAI也发文指出现有评测标准在AI for Science领域失灵。论文推出评测体系SDE，发现主流大模型在科学发现上短板明显。
欧洲版DeepSeek发布Mistral 3系列模型，多模态端云生态，无差别商用交付给全球开发者
欧洲最强AI公司Mistral AI发布全系开源模型Mistral 3，从675B到3B参数打通智能链路，采用先进架构，与业界合作优化，以Apache 2.0协议交付全球开发者，推动开源智能发展。
开源共建重塑推理 Infra：从架构创新到生态协同，Mooncake的破局之路
大模型推理落地面临成本、吞吐、长上下文“三角困境”。开源项目Mooncake以“计算存储解耦”为核心，通过PD分离等技术提供底层支撑。直播邀请专家从多视角拆解其技术逻辑、开源价值与企业实践。
专访希姆计算陈炜博士：“技术与人才标准”双轮驱动，推动 RISC-V 生态繁荣
在2025 RISC-V中国峰会期间，希姆计算陈炜博士接受专访，介绍RISC-V在AI领域布局，提及希姆计算推动技术标准制定的贡献与挑战，还阐述国内人才缺口及培养标准，认为技术与人才标准相辅相成。
LLM驱动的威胁情报提取框架，从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击，需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具，通过LLM上下文学习等增强，能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式，还可转化成Sigma，在测试中表现优异。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
半世纪计算机理论僵局被打破！MIT科学家偶然发现：少量内存节省大量计算时间
MIT科学家威廉姆斯偶然发现，证明内存比大家认为的更强大，少量的内存与大量的时间一样有价值。他证明存在数学程序，可将算法转换成占用更少空间的形式，成果获好评。
斩获3K+ star，再见传统开发！这款开源AI后台开发框架让效率提升300%
ruoyi - ai是基于ruoyi - plus开发的开源AI平台，集成前沿模型，有聊天、绘画等全栈AI能力，具多模态交互和企业级部署支持，核心功能丰富，技术架构优，有实战成效，与同类有差异。
VinciCoder：多模态统一代码生成框架和视觉反馈强化学习，数据代码模型权重已开源
中科院与美团团队推出 VinciCoder，打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域，通过两阶段策略统一多样化代码生成任务，在多基准测试中表现卓越，为领域研究提供新范式。