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刚刚，中国AI交卷！40年难题56分钟破局，AI不再「学习」
文章介绍AI科研应用新趋势，从学习已知知识转向搜索未知解。以百度‘伐谋’为例，它助力南京林业大学检测松材线虫病，还在多学科和产业场景中展现价值，百度还启动科学家计划推动其发展。
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。
苹果出手！改进GRPO，让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型（dLLM）在编码任务中表现不明的问题，基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究，定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法，填补开源dLLM训练和推理机制空白。
智源开源EditScore：为图像编辑解锁在线强化学习的无限可能
北京智源研究院团队发布 EditScore 高保真奖励模型系列，为图像编辑强化学习提供精确奖励信号。团队提出两步解决方案，开发出 EditScore 系列模型，其在多方面表现优异，还验证了两大应用场景，有深刻研究洞见。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
微软深夜发布SambaY架构，Phi-4min加速10倍推理
微软基于Phi - 4 - mini微调出Phi - 4 - mini - Flash - Reasoning 3B模型，扩展到200064 tokens。采用新型SambaY架构，支持64K token上下文长度，运行速度比前代快10倍，有诸多优点。
北大开源统一世界模型框架：多类合成推理任务一套搞定
世界模型研究中，不同任务存在接口不统一等问题。北大DCAI课题组联合多方推出OpenWorldLib推理框架，整合多模态能力，构建标准化接口体系，在多任务上评估效果良好，降低研发门槛。
Transformer危！谷歌MoR架构发布：内存减半推理速度还翻倍
谷歌推出全新底层架构Mixture-of-Recursions（MoR），推理速度提高2倍、KV内存减半，首次在单一框架实现多任务处理与动态分配计算资源，研究人员通过实验验证其性能超Transformer。
重塑AI记忆边界：MemOS开源！时序推理较OpenAI提升159%
近日，记忆张量等多家团队发布面向大模型的工业级记忆操作系统MemOS。它借鉴传统操作系统架构，实现AI记忆结构化管理，性能超OpenAI等方案，未来将成立社区、推进应用及持续迭代。
登顶多模态推理榜MMMU！UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠，超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本，有Instance Table和Instance Net架构，采用双层优化与生成式奖励模型。