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AI Infra进阶：如何让大模型输出确定的结果
文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略，因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响，给出vLLM实现Batch Invariance的方法。
长篇动画上色稳如老狗！全新开源LongAnimation
动画上色是制作长篇动画时“烧脑”又“烧钱”的环节，现有AI主流方法多为局部处理，易导致色彩漂移、风格不统一。中国科学技术大学团队提出动态全局 - 局部范式，构建LongAnimation框架，可确保长动画色彩一致。
从组件到系统，Agent 的 Evaluation 怎么做？
Agentic AI 兴起使 Agent Evaluation 成热点。评估 Agent 与 LLM 有本质区别，Agent Evaluation 要考察系统在动态环境实现目标的综合表现，传统 LLM 评估方法无法沿用。业界涌现 GAIA 等相关工作，评估范式也在不断演进。
Agentic-KGR：通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化
文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点，如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升，还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。
普林斯顿大学等Nature揭秘：人类大脑与大语言模型共享同一套语言处理时钟
普林斯顿大学等机构研究发现，大语言模型层级计算序列精确映射人类大脑处理语言的毫秒级时间动态，其与人类大脑理解语言的先后顺序高度一致，为理解大脑和开发神经网络架构开辟途径。
自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法，Amazon/Google作者团队「光速跟进」：难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。
大模型能力，小模型成本！Google等 | 提出递归混合框架：MoR， 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架（MoR），融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略，在不同路由机制各有优劣。实验显示，MoR在性能、计算和内存效率上表现出色，有望实现“大模型能力，小模型成本”。
Relink：为GraphRAG动态构建证据图
大语言模型在开放域问答中有‘幻觉’问题，GraphRAG结合LLM与知识图谱缓解此问题，但现有方法有缺陷。作者提出‘推理并构建’新范式和Relink框架，实验显示其性能领先，对RAG系统设计有启示。
国产开源模型越多，模型路由的机会越大
中国大模型市场模型增多，能力相近、价格降低且部分开源。开发者选择多但企业选模型难，价值向调度层转移。开源改变产业结构，Routing业务有价值且至少含四层，中国Provider Routing易落地。