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从显式CoT到隐式CoT：复旦让AI告别啰嗦，实现大模型高效沉默推理
复旦大学等机构团队论文提出SIM - CoT技术，解决隐式思维链推理准确率低、不稳定问题。该技术引入步骤级监督，提升性能、效率和可解释性，在多模型和任务测试中表现出色，让大模型高效沉默推理。
大模型记忆系统 MemOS 2.0：StarDust 技术演进与关键挑战｜QCon 北京
4月16 - 18日QCon北京大会聚焦Agentic AI等前沿话题，记忆张量CTO李志宇将分享《大模型记忆系统MemOS 2.0：StarDust技术演进与关键挑战》，梳理技术演进，推出MemOS 2.0 StarDust，还分析实践痛点与演讲亮点。
AMS | 西工大向锦鹏、宋述芳等：一种用于伴随方程求解的物理约束图神经网络
伴随方法用于高维优化问题，但求解伴随方程代价大。本文提出物理约束图神经网络(ADJ - PCGN)，构建流场解与伴随向量映射模型，有精度和泛化性，能加速优化，方便嫁接求解器。
基础模型已颠覆科研，进入第五范式！港科大综述113篇论文 | NeurIPS'25
港科大论文指出，随着科学问题复杂度提升，传统科研范式显露出局限。基础模型（FMs）横空出世，具备通用性、规模与知识覆盖、推理与生成能力，可能引领科学进入第五范式，但也面临偏见、幻觉等问题。
科大讯飞研发总监王磊磊将在 AICon 上海分享多模态降噪技术的实践与应用
5月23 - 24日AICon上海大会将聚焦AI前沿与产业落地。科大讯飞王磊磊将分享《复杂场景下的语音交互，多模态降噪技术的实践与应用》，介绍基于多模态融合的降噪技术体系及其在智能硬件中的应用。
首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」
在大语言模型种类爆炸的时代，如何智能分配任务成新挑战。伊利诺伊大学香槟分校团队发布 Router - R1，让 LLM 学会‘思考–路由–聚合’，用强化学习平衡性能与成本，在七大基准测试表现出色。
没博士没论文，这些人靠什么「野路子」杀进OpenAI等顶级AI大厂？
OpenAI资深研究科学家Noam Brown分享几个真实故事，展示无传统学术履历者进顶级AI大厂的途径，如改进他人论文、发起公开项目、自行发表论文等，还提及本科生机会及薪酬等问题。
1万tokens是检验长文本的新基准，超过后18款大模型集体失智
Chroma团队研究发现，将上下文扩展至1万tokens，18款主流大模型集体“失智”，“智商”非均匀下降，在一些节点会断崖式下跌。研究还设计四项对照实验，证明LLMs性能随输入长度增加显著且非均匀下降。
给企业应用注入AI：架构师需关注的3大工程挑战与9种设计模式
文章指出企业常将AI引入现有应用，集成时要考虑系统风险。介绍架构师需关注的3大工程挑战及9种设计模式，含可用性、性能、安全增强相关模式，助企业让AI应用从“能用”变“好用”。
中国科大Science-Star（科星） : 一体化、可扩展的科学智能体搭建平台
中科大认知智能全国重点实验室开发了 Science - Star 科研智能体平台。它基于 ReAct 引擎，有一体化可视化支持、插拔式模块化架构和跨学科工具集成等特色，为科研智能体研发与实验提供高效基础设施。