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对话灵感实验室：全帧率 VLM、低成本与分层部署，业务现场不止需要炫技模型
InfoQ对话格灵深瞳灵感实验室，探讨多模态大模型下视频理解问题。指出传统视频模型抽帧处理浪费算力和信息，介绍LLaVA - OneVision - 2.0突破长视频理解瓶颈，还提及“视觉智能工坊”助力业务落地。
后训练中的RL已死？MIT新算法挑战传统后训练思维，谢赛宁转发
MIT研究人员提出RandOpt新算法，挑战传统后训练思维。该算法通过随机扰动和集成突破限制，在多任务中表现出色，揭示了预训练模型权重空间的“神经丛林”现象，引发AI社区关注。
告别“音画割裂”与“人物崩坏”！AutoMV：首个听懂歌词、卡准节拍的开源全曲级MV生成Agent
现有AI视频生成模型做全曲MV有时长限制、音画割裂和一致性差等问题。AutoMV作为开源多智能体系统，模拟人类影视制作流程，能生成长达数分钟、叙事连贯且音画同步的完整MV。
MetaAI解锁Transformer潜意识，仅额外3%计算开销，性能提升最高55%
Meta FAIR研究员François Fleuret提出《The Free Transformer》，对解码器Transformer扩展。它通过引入随机变量，让模型先计划后执行，用约3%计算开销，在编程等任务上性能提升最高达55%。
均值至上假繁荣！北大新作专挑难题，逼出AI模型真本事
当强化学习成大模型后训练核心工具，主流方法陷入「均值优化陷阱」，推理能力停滞。北大团队提出RiskPO，将风险规避理念融入优化目标，用MVaR+捆绑策略双管齐下，三大任务表现优异。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。
Google封神，计算机视觉的GPT3时刻来了！
Google Deepmind称在CV领域做出类似GPT-3的成果，Veo 3经大规模训练涌现通用视觉理解和推理能力，能以图片+提示词完成复杂视觉任务，还具备感知、建模等四大超能力。
凯捷研究院最新报告：到2028年，Agentic AI市场规模4500亿美元
凯捷研究院报告显示，到2028年Agentic AI有望撬动4500亿美元经济价值，但目前仅2%企业规模化应用。其能自主执行任务，带来商业价值，不过面临信任危机，各行业巨头已开始探索落地场景。
KDD 2025 Best Paper Runner-Up | EI-BERT：超紧凑语言模型压缩框架
香港城市大学王茂林等提出 EI - BERT 框架，解决移动设备部署 NLU 模型难题。通过硬令牌剪枝、交叉蒸馏、模块化量化，实现 99.5% 压缩率。在多任务中表现出色，已在支付宝大规模应用。
斯坦福临床医疗AI横评，DeepSeek把谷歌OpenAI都秒了
斯坦福最新大模型医疗任务评测，构建含35个基准测试的MedHELM综合评估框架。结果显示，DeepSeek R1以66%胜率领先，o3 - mini等模型也各有表现，还分析了成本效益。