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安卓党狂喜！Open-AutoGLM让手机自己订外卖、抢票、刷小红书
Open - AutoGLM是能让手机自己干活的黑科技，给手机装了「AI打工人」。它整合视觉语言模型与ADB远程操控技术，适配50 + 款主流应用，自带安全边界，普通人易安装，开发者可自定义流程。
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。
开源即爆火！英伟达重磅推出OmniVinci全模态大模型
英伟达在华盛顿GTC大会开源OmniVinci全模态大语言模型，实现视觉、音频、语言统一理解。它性能超竞品，架构有创新，数据引擎庞大。实验有重要洞察，在多场景表现佳，代表全新AI范式。
舍弃 VAE，预训练语义编码器能让 Diffusion 走得更远吗？
纽约大学谢赛宁团队、清华&快手 Kling 团队的研究者指出 VAE 制约当前 Diffusion 范式，提出用预训练视觉模型作语义编码器改进。介绍了 VAE 不足及 RAE、SVG 工作如何解决问题，将扩散模型从‘压缩优先’转为‘语义优先’。
DeepSeek开源新模型，提出上下文光学压缩：LLM的新记忆方式
DeepSeek开源OCR模型，探索用多少视觉信息让LLM理解文本。实验表明1000字文档约需100个vision tokens，压缩比10倍、准确率97%。还提出模拟人类遗忘等想法，有多种应用场景，且完全开源。
大模型顿悟原理！Meta新论文说清楚了
Meta超级智能实验室（FAIR）最新论文把大模型顿悟（grokking）现象的数学机制说清楚了。提出Li2数学框架，将两层神经网络的grokking动态分三阶段，还推导了泛化缩放定律等。
多模态大模型持续学习系列研究，综述+Benchmark+方法+Codebase一网打尽！
近年来，生成式AI和多模态大模型进展显著，但在动态环境下实现持续学习是挑战。中科院自动化所联合香港院AI中心系统性研究，提出综述、方法、Benchmark和Codebase，为相关人员提供全面支持。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战，如故障多、资源利用低等，还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
金融智能体真的是大模型落地“最后一公里”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请业内人士探讨金融 AI 大模型实践现状。指出大小模型融合是主要方案，智能体有应用但也有问题。还分享了评估 AI 项目的要点、智能体应用案例及未来布局方向。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率，对比四种主流量化方法，重点实验PTQ和Output QAT，还测试非对称量化，给出实验结果与结论。