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让AI生成视频「又长又快」：Rolling Forcing实现分钟级实时生成
南洋理工大学与腾讯ARC实验室联合研究，由博士生刘坤昊等完成，提出Rolling Forcing方法，通过滚动窗口联合降噪等创新设计，突破实时长视频生成瓶颈，实现分钟级实时生成，还支持交互控制，但仍有优化方向。
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案，包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构，通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等，以及大模型微调和评估方法。
诺贝尔经济学奖背后的 AI 投资主线｜AGIX PM Notes
本文围绕诺贝尔经济学奖与AI投资展开。以创新驱动的增长范式与AI生产力、商业模式转型相关，还介绍本周全球股市去杠杆情况及AI领域动态，如Meta等公司技术进展，最后解读ETF市场价格与净值关系及投资策略。
阿里 Qwen3：持续开源，SOTA 连连！
很多从业者有‘闭源模型一定比开源强’的刻板印象，而 Qwen 正打破此认知。最近阿里连发三款模型 Qwen3-235B、Qwen3-Coder、Qwen3-235B（Thinking），在多方向发力且拿下多个开源榜单第一。
LLM 驱动的 AI Agent通信：协议、安全风险与防御对策
论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议，分析不同交互的安全风险，提出防御对策，还以MCP和A2A为例做攻击实验，给出未来研究方向。
从后训练回到预训练，LLM+RL 的潜力兑现有有机会走更远吗？
RL与LLM结合是重要技术方向，应用从后训练延伸至预训练。虽看似为LLM+RL带来希望，但RL本身有局限。微软等提出的RPT有潜力，不过训练语料等未广泛验证，且需大量计算资源。
Cache Me If You Can：陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存，解放LLM内存？
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长，此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标，改进方法并推出 PruLong 优化内存，节省空间且保性能。
英伟达港大联手革新视觉注意力机制！GSPN高分辨率生成加速超84倍
香港大学与英伟达联合推出广义空间传播网络（GSPN）。它采用二维线性传播与“稳定性 - 上下文条件”，将计算量降低，保留图像空间连贯性。在多视觉任务刷新性能纪录，如高分辨率生成加速超84倍。
面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。
Tool-Star：赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。