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LLM规划能力飙升79%！Google：内在自我批评技术拿下多项SOTA
Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》，不借助外部验证器，让LLM反复“自评+重写”，使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%，还介绍了方法及跨模型验证情况。
纽约时报：OpenAI或将在18个月内现金流枯竭
纽约时报报道，OpenAI虽融资400亿美元，但内部预测2028年亏损将扩至450亿美元。独立AI公司受成本爆炸困扰，未来18个月OpenAI或资金枯竭，可能被大厂吞并，AI泡沫时代将硬着陆。
SentGraph：一句一句把多跳RAG“画”成图
传统RAG在多跳场景易‘断链’，因检索单元太胖、逻辑关系乱。SentGraph把检索单元缩到句，按逻辑画三层图。线下建图分拆句、找关系、架桥梁；线上推理有Anchor初选、精炼及路径扩展。实验提升显著，也有局限。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
100万亿Token揭示今年AI趋势！硅谷的这份报告火了
OpenRouter和a16z联合发布《State of AI：An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter》，基于100万亿Token分析模型真实使用情况，揭示2025年AI发展趋势，如开源模型崛起、推理模型成新范式等。
从"单芯作战"迈向"系统集成"：产业变革背景与两大关键技术
随着摩尔定律逼近极限与AI算力需求爆发，集成电路产业正从‘单芯作战’迈向‘系统集成’。文章介绍Chiplet和SoW技术内涵、优势，对比二者差异，还提及中国‘软件定义晶上系统’技术路线及产业发展现状。
拉响紧急警报后，奥特曼再遭暗讽：孤注一掷，或将死无全尸！
在纽约曼哈顿的峰会上，Anthropic的CEO Amodei预言AI将使50%初级白领岗位被取代，提出「企业 - 政府 - 社会」应对模型。他警告行业风险，暗讽OpenAI和奥特曼，还表示Anthropic走B端差异化路线。
开源共建重塑推理 Infra：从架构创新到生态协同，Mooncake的破局之路
大模型推理落地面临成本、吞吐、长上下文“三角困境”。开源项目Mooncake以“计算存储解耦”为核心，通过PD分离等技术提供底层支撑。直播邀请专家从多视角拆解其技术逻辑、开源价值与企业实践。
Embedding黑箱成为历史！这个新框架让模型“先解释，再学Embedding”
来自多高校研究人员推出可解释的生成式Embedding框架GRACE，解决传统文本表征模型黑箱式表征瓶颈。它重新定义对比学习信号，含三个关键模块，训练双模式统一，实验跨任务提升且不损生成能力。
ChatGPT缔造者联手DeepMind大神，用AI攻坚高温超导，半个硅谷抢着投
OpenAI前研究副总裁Liam Fedus与DeepMind材料科学领军者Ekin Cubuk共创Periodic Labs，以3亿美元种子融资走出隐身模式。他们要打造「AI科学家」，构建自主实验室，攻坚高温超导等难题，获众多资本青睐。