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AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，使模型在心智理论测试达人类平均水平，揭示构建社交智能AI方法论。
32倍加速，58秒搞定720p视频！字节发布离散自回归框架，统一视觉生成和长视频生成
字节发布InfinityStar框架，将5秒720p视频生成时间从30多分钟缩至58秒，还支持多样任务。它基于对视频本质思考设计时空金字塔模型，将时空分离，通过多项技术优化，性能表现出色，不过也存在一些技术局限。
OpenAI 终于意识到，单靠微软，实现不了AGI
11月3日，OpenAI与亚马逊云科技达成约380亿美元合作。此前其与微软关系生变，新协议降低微软持股、取消优先购买权。OpenAI预计需1.4万亿美元构建计算设施，重组后或2026年上市。
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。
RL 是新的 Fine-Tuning
今年 9 月，Thinking Machines 研究使 LoRA 重获重视。OpenPipe 创始人 Kyle Corbitt 访谈指出，多数场景微调 ROI 低，RL 将融入 agent 生命周期成主流，但 RL 落地难在环境搭建，World Model 或为关键。
比Transformer更强的架构来了？浙大新作Translution，一统卷积和自注意力
随着大模型发展遇瓶颈，浙大等校学者提出神经网络基础操作Translution，实现自注意力与卷积的融合统一，构建更普适神经计算机制。它性能超Self - attention，为新一代神经网络发展开辟新方向。
AGI 路线图第二阶段：游戏即模型训练｜AGIX PM Notes
文章围绕AGI展开，介绍AGI路线图第二阶段“游戏即训练”，指出游戏是训练agent的理想环境；还提及Dreamer系列研究进展。同时涵盖本周市场动态、多家公司AI动态及ETF复制指数的方法、优劣和影响。
谷歌DeepMind曝光首个“AI 经济体”完整架构，Agent催生全新经济体正在悄然成形
谷歌DeepMind论文描绘由AI Agent自主交易和协作的经济体，提出“沙盒经济”框架，分析其起源与隔离程度，指出发展方向及挑战，还给出应用场景、市场机制、设计方案、基础设施层和行动建议。
119 页硬核报告丨AI 2030：算力、能源与科研的未来预测
Epoch AI 受 Google DeepMind 委托编写报告，探讨 AI 规模扩张至 2030 年在计算、投资等方面的影响，认为扩张很可能持续，还会加速多领域科学研发，虽预测有不确定性，但 AI 会成关键技术。
NVIDIA技术沙龙《强化学习流水线优化：性能分析与 Rollout加速》演讲笔记
该演讲笔记围绕强化学习流水线优化，强调用Nsight Systems做性能分析，介绍在Ray Actor添加参数及解读文件方法。给出训练/生成参数优化技巧，如Actor训练和Rollout优化，还以Qwen 2.5 7B等模型为例总结参数调优经验。