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刚刚，清华团队用27M参数击败o3-mini！或将改变AI发展方向
清华大学研究团队发布论文，展示Hierarchical Reasoning Model（HRM）。该模型仅27M参数、1000个训练样本，在推理任务上击败OpenAI的o3 - mini - high，或改变AI发展方向。
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。
不用抗生素也能抗菌！AI设计新型蛋白质抵御细菌耐药性｜Nature子刊
澳大利亚研究借助AI工具设计出能与ChuA结合的蛋白质，抑制大肠杆菌等细菌生长。这些蛋白质像“分子锁”，阻断细菌获取血红素，降低耐药风险，开创“非抗生素”抗菌新范式。
Tokenization谢幕？H-Net登场：Mamba作者新作正面硬刚Transformer
「Mamba」作者之一Albert Gu在新Paper提出新技术，实现动态分块机制，嵌入H - Net可替代传统流水线。在多方面实验中，H - Net性能优于基于BPE token的Transformer模型。
破解「个性化学习」长尾难题，巧用神经坍缩理论 | ICML 2025
当前个性化学习方法基于数据高质量且类别平衡的假设，但现实教育数据呈不均衡分布。华东师范大学和浙江大学团队在ICML2025提出NCAL方法，将神经坍缩理论引入该领域，解决教育数据长尾分布问题。
一篇Graph+AI Agents最新技术综述
该综述提出分类框架组织Graph与AI Agents领域研究进展，详细探讨图技术在AI代理规划、执行、记忆和多代理协调等核心功能中的作用，还提及代表性应用、挑战和未来机遇。
摩尔线程之后，又一家国产 GPU 独角兽完成上市辅导
6月23日，国产GPU龙头沐曦IPO辅导完成，将提交申报材料。其为异构计算提供全栈GPU方案，产品有曦思N、曦云C、曦彩G系列。曾与书生・浦语3.0合作，2024年交付多个算力集群。此外，国产GPU厂商纷纷IPO。
突破通用领域推理的瓶颈！清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。
一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个相关实现，提出4维度分层分类法，全面分析4种实现架构，还阐述各维度演变进步。
OpenAI: 构建 AI 智能体实用指南
OpenAI发布的《构建AI智能体实用指南》，阐述智能体定义、适用场景，介绍构建的核心组件、架构编排，强调安全保障，指出构建需多方要素配合，未来聚焦智能体生态系统。