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The Batch: 884 | Transformer获得新能量
弗吉尼亚大学等机构的研究人员提出 Energy-Based Transformer（EBT），它能检查自身输出。训练时通过能量值优化预测概率向量，测试显示其泛化优但生成特定文本差，扩展性好，为高性能带来新可能。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法：LightThinker
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理时产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker，可动态压缩推理步骤，降低内存占用和计算成本。
OpenAI波兰双雄：GPT不是偶然！再忆奥特曼被逐当天实况
OpenAI宫变时，Jakub Pachocki与Szymon Sidor力助奥特曼翻盘。他们高中相识，因AlphaGo加入OpenAI。ChatGPT并非偶然，是团队深耕成果。二人推动推理模型发展，强调AGI发展中对齐问题重要，要兼顾能力与安全。
提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched，解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型，用贝叶斯网络和熵减机制优化调度，实验显示最多降79%平均任务完成时间。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播，邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
图解Vllm V1系列6：KVCacheManager与PrefixCaching
文章聚焦vllm v1，阐述调度器取请求时判断设备有无充足空间做推理的问题，涉及KVCacheManager与Prefix Caching。前者管理请求和块，后者通过找最长一致前缀节省显存，还介绍块分配释放策略与流程。
LangChain官方实测：多智能体架构怎么选？
构建AI Agent时，单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构，在复杂零售场景实验，对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本，还给出优化Supervisor架构的方法。
不愁了！开源智能体Paper2Poster「一键生成」学术海报
2025年5月，滑铁卢大学等团队发布Paper2Poster系统，用大模型将论文自动生海报。它提出PosterAgent多智能体方法，分解析、规划、绘制优化三阶段，生成效果好且开源，不过也存在效率和创意不足问题。
Web 开发 AI 就选它？V0复合架构无错误率 93.87% 远超 Claude 4 Opus 单体！
Vercel推出新AI模型v0系列，采用复合模型架构，将RAG专业知识、SOTA大模型推理能力和定制流式后处理模型结合，能提升代码生成质量，且基础模型升级时可快速替换，还训练了定制AutoFix模型。
现实世界的天气能复刻？Weather-Magician实时渲染下雨打雷下雪
传统工业方法在还原复杂现实场景时成本高、质量差，当前算法也难重建和渲染真实天气效果。上海交通大学提出Weather - Magician框架，能重建场景并渲染4D天气效果，对硬件要求低且可实时渲染。