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卡帕西点赞Transformer内置计算机！每秒3万Token吞吐，拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。
具身导航，感知推理到底是「上帝」，还是执行控制是「命门」？| GAIR Live 023
本文是GAIR Live 023圆桌对话实录，浙江大学彭思达与具身多模态算法专家郝孝帅探讨具身导航。涉及本质、范式、挑战、交互等方面，还对未来5 - 10年发展做了展望。
PolarDB AI助手：自然语言驱动的智能数据库运维新范式
企业数据库运维复杂度高，专业人才稀缺成瓶颈。阿里云PolarDB推出AI助手，基于大语言模型与专家知识库，有智能问答等核心能力，以自然语言交互降低使用门槛，提升运维效率与系统稳定性。
如何“驯服”你的Agent？这可能是你见过最优雅与可控的Agent框架 | 深度体验
文章聚焦对话式Agent，指出LLM不确定性是企业应用Agent的障碍。介绍Parlant框架，它用ABM方法控制交互，能降低LLM负担、处理边缘场景。还通过构建10086客服助手展示其使用，最后与LangGraph对比。
Meta&UIUC大发现：无需标注，Agent复杂的工具使用和搜索能力，是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现，无需标注，Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家，用HRPO提效，设计难度导向奖励，实验表现佳，但也存在局限。
NeurIPS 2025｜CAKE：大模型驱动的贝叶斯优化新配方，让黑箱优化更智能、更高效
香港中文大学（深圳）等高校研究人员提出 CAKE 方法，被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数，构建自适应贝叶斯优化框架，在多领域实验中效果优，还具备可解释性。
从VLA到RoboOmni，全模态具身新范式让机器人察言观色、听懂话外音
复旦大学等联合推出全模态端到端操作大模型RoboOmni，统一多模态，实现动作与语音协同控制。它重新定义机器人交互范式，让机器人具备“察言观色”能力，还构建了OmniAction数据集，实验表现全面领先。
这一年做 Agent 的公司，Coding 赚了钱，客服融了钱，你呢？
全球数据研究机构 CB Insights《AI Agent Bible》报告梳理 Agent 行业概况。指出未来趋势，如语音成主流交互等；分析发展受限问题、有潜力机会；还介绍不同类型 Agent 商业情况及应对推理成本策略等。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。
NTU等联合提出A-MemGuard：为AI记忆上锁，投毒攻击成功率暴降95%
在AI智能体依赖记忆系统的当下，记忆投毒攻击兴起。A-MemGuard作为首个为LLM Agent记忆模块设计的防御框架，通过共识验证和双重记忆结构，解决防御难题，使投毒攻击成功率暴降超95%。