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微软：LLM上下文学习并非真的学习！
微软研究指出大模型上下文学习（ICL）虽数学上符合学习定义，但只是拟合prompt内统计规律，非掌握任务本质。通过大量实验，得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。
让大模型“吃一堑长一智”，南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。
精打细算虾养成指南： 省 Token 和把 AI 用好，从来就是一件事
文章指出用AI时Token成本高、模型变笨，原因是上下文管理不善。介绍了省Token和用好AI的方法，如按需取上下文、明确约束、多智能体协作、按阶段切换模型等，核心是在合适时间将合适上下文装入合适模型。
8B模型任务击败GPT-5？阶跃星辰开源Deep Think新框架，小模型解锁百万Token测试时计算
阶跃星辰推出并行协同推理框架PaCoRe，让大模型突破上下文窗口和处理速度限制。基于此框架，小模型能解锁百万级Token测试时计算。PaCoRe - 8B在数学基准测试中超越GPT - 5，还具备前沿性能、“综合”能力涌现等优势。
端到端语音模型：从语音表征到模型架构
本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑，涵盖识别、合成等方面；阐述端到端语音模型构建，涉及表征、架构、训推和任务；还提及模型评估方法。
突发！反噬来了，英伟达限制使用 Anthropic 模型
本文爆料突发AI行业事件：Anthropic发布新模型后推出强制数据留存政策，推翻此前和企业签订的零数据保留协议，引发数据安全担忧，英伟达等三家巨头率先限制使用其模型。
全流程国产GPU，上下文提速100倍！中国科学院发布「线性复杂度」类脑大模型
中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布国产自主可控类脑脉冲大模型SpikingBrain-1.0，训练推理全用国产GPU。它具线性复杂度，超长序列处理速度快，还开源7B模型，为类脑智能发展提供新思路。
Anthropic 断供，国产 Coding 模型的中场战事开启
Anthropic对中国企业断供，国产模型面临成为Claude平替的机遇。Kimi等模型纷纷尝试，Kimi K2 0905版本在编码、上下文及工具调用上提升，其终极目标或构建具Agent特质产品，未来Agent是决胜场。
陈丹琦新作：大模型强化学习的第三条路，8B小模型超越GPT-4o
陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法，支持在基础模型上直接使用，节省后训练成本。它让模型生成CoT，用奖励模型评价输出，使小模型超越大模型，推理更像人类。
14.5K！冲上Github Trending榜，字节最新开源Agent上下文"数据库"!
OpenViking是字节跳动火山引擎开源的AI Agent上下文数据库。它用文件系统范式管理上下文，有分层加载、递归检索、可视化轨迹和自动会话管理等特性，支持多种模型，测试效果显著。