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英伟达Thor芯片屡屡延期：车企被迫转身，供应链迎来机遇
英伟达原计划的Thor芯片因架构和设计缺陷多次跳票，性能大幅缩水至约700TOPS，打乱国产车企规划，小鹏、理想等厂商回调旧方案或加速自研。同时，也为国产芯片企业带来机遇，推动市场走向多元竞争。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。
史上最大升级！7亿周活ChatGPT逼宫，谷歌慌了，这次要把AI整个塞进Chrome
Chrome迎来史上最大AI升级，谷歌将大模型Gemini全面接入，从内置AI助手到安全防护等多方面改写使用范式。谷歌急于部署，因ChatGPT周活达7亿，AI重塑上网体验，谷歌有危机感。
奖励模型新革命！SWIFT不读文本读“心声”，打造又快又强又省钱的AI裁判
传统Best-of-N方法中的奖励模型成本高、速度慢，限制技术普及。上海交通大学等校研究者提出轻量级技术SWIFT，直接监听模型内部隐藏状态判断信心，效率、准确率等表现出色，为AI发展提供新范式。
推理路径的动态调控：让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题，本文提出测试时提示干预框架PI（π），通过《When/How/Which》三模块协同，将人类专家经验融入推理过程，在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
首篇潜空间推理综述！模型思考不必依赖Token，带宽暴增2700+倍
史上首篇潜空间推理综述全面总结新兴推理范式，分析循环、递归等推理形式并总结成框架。潜空间推理用潜式思维链，带宽比显式CoT提升2700多倍，还介绍无限深度推理实现途径。
ICML 2025 | 多智能体的ChatGPT时刻？上交MAS-GPT实现工作流一键生成
上海交通大学等机构推出 MAS - GPT，提出生成式 MAS 设计范式，可一键生成可执行的 MAS。它解决了现有 MAS 方法无适应性、成本高、泛化性低等问题，实验显示其表现出色，未来潜力大。
模型、代码、数据全开源！轻松训练自己的垂类Agent！
Together AI联合Agentica推出`DeepSWE-Preview`，基于开源Qwen模型，用RL在SWE - Bench - Verified登顶。团队将模型权重、训练框架等全开源，抛弃SFT纯用RL训练，还分享训练秘籍和TTS技巧，为垂类Agent训练提供新范本。
测评豆包1.6：我用它开发了一个“聪明的旅行策划Agent”
作者对豆包1.6进行测评，用其构建旅行策划Agent。豆包1.6推理强、有自适应思考模式且计价创新。作者实操构建旅行Agent，结合MCP完成任务，虽有不足但超预期，国内Agent开发生态已成熟。