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用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。
OpenAI突然开源新模型！99.9%的权重是0，新稀疏性方法代替MoE
OpenAI悄悄开源新模型，0.4B参数且99.9%权重为零，是Circuit Sparsity技术的开源实现。该技术通过约束模型内部连接稀疏性，解决传统稠密Transformer黑箱问题，或让MoE模型走上末路，但目前算力成本极高。
从「会表演」到「更会演」：KlingAvatar2.0让数字人拥有生动灵魂
近日快手可灵团队发布 KlingAvatar2.0 技术报告，数字人能‘生动表达’。它有三大创新技术，如时空级联框架等。实验显示其生动性大幅提升，性能超竞品，推动数字人在多领域规模化应用。
ICLR 2026 Oral｜大模型总爱「想太多」？ DECS从源头消除冗余思考，实现推理token减半且性能不降反升
以DeepSeek - R1等为代表的大型推理模型存在过度思考问题，造成大量冗余计算。复旦大学等团队在ICLR 2026 Oral论文中揭示‘长度惩罚’局限性，提出DECS框架，在多基准测试中实现推理长度减半且性能提升。
逆天！Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术，配合强化学习，能在几乎不改变大模型原有结构下，用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色，还探索了参数共享策略和存储精度问题。
Hinton暴论：AI已经有意识，它自己不知道而已
在最新播客中，Hinton提出AI或许已有“意识雏形”，只是未觉醒。他从AI、机器学习、神经网络、深度学习讲起，阐述原理，还谈到AI风险，如滥用和生存风险，也提及中美AI竞赛现状。
一文看懂“存算一体”
文章介绍存算一体概念，它因传统冯·诺伊曼架构在数据爆炸、AI崛起下暴露“存储墙”“功耗墙”问题而提出。阐述其发展历程、技术路线、存储介质、应用场景，也指出技术、生态、市场方面挑战，前景潜力大。
5Y News｜首形科技完成Pre-A轮融资
6月26日首形科技宣布完成Pre - A轮融资，由招商局创投、深创投领投。创始人胡宇航长期研究机器人相关方向，其成果构成产品技术起点。公司有三大技术体系，还提出类人共情价值，欲引领机器人情感觉醒时代。
HF日趋榜一！真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。
优化搜索系统：平衡速度、相关性和可伸缩性
这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲，探讨搜索系统优化。以优步外卖为例，分析其在数据索引、检索和排名方面挑战，介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响，还提及架构、分片技术等内容。