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华为云的组合新范式，引爆了Agentic AI应用革命
在2025全球计算大会上，华为云提出Versatile智能体平台与CloudDevice云终端协同方案，致力于破解大模型行业落地痛点。该方案激发AI端侧应用可能，释放云端潜力，已在多行业展现变革价值。
SEO->GEO？大模型时代如何构建人类获取信息新范式
文章指出百度信息入口根基被侵蚀，或被DeepSeek替代。还阐述互联网大势格局，如基模最终收敛，互联网盈利模式从用户免费-营销付费向用户付费转变，高价值真实信息将重构互联网。
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
AI改造出行体验：滴滴的试验能否开启行业范式转变？
滴滴近日面向公众内测上线出行AI助手小滴，颠覆传统打车模式。它能精准理解需求，提供个性化方案，还可进行时空推理和订单规划。滴滴用工程打法攻克难题，还上线MCP服务助开发者定制助手。
视觉Token注入CLIP语义，走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。
ScreenCoder：视觉-代码对齐新范式，为多模态程序合成开辟道路
前端开发中UI转代码耗时易错，现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架，通过三阶段分工协作实现代码生成，还构建数据引擎推动VLMs进化，实验表现出色，为多模态程序合成开辟道路。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
LiveWorld：视频世界模型新范式，让镜头之外的世界继续演化
现有视频世界模型存在“静态世界假设”，物体离开视野后状态不再更新。阿德莱德大学等研究者提出 LiveWorld，将世界演化与观察渲染解耦，使事件在视野外持续推进，并通过实验验证其有效性。