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AI失忆术！只需3个注意力头，就能让大模型忘记「狗会叫」
Meta和纽约大学团队发布论文《From Concepts to Components》，提出SAMD和SAMI方法。前者定位模型概念注意力模块，后者微调强度。能让模型‘失忆’，还可增强推理、控制安全，为AI研究开新方向。
LLM「拒绝回答」难题有救了！最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25
最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联，开源模型表现不错。通过提出的训练方法，在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题，提升AI实用性和可靠性。
奶牛版 Oura 估值 10 亿美金，AI+PDF 让它拿了 1700 万美金融资
市场上多数AI PDF产品是ChatPDF模式，用于C端。企业关键非结构化数据多在PDF等传统载体中，难以获取。硅谷工程师做的Extend AI产品，获1700万美金融资，解决传统文档处理难题，打造平台。
10 人 1600 万美金 ARR，华人团队 OpenArt 用了这 11 个 AI 技术栈
华人团队 OpenArt 10 人团队做到 1600 万美金 ARR，CEO Coco Mao 分享经验。包括找准定位，聚焦三类核心用户；用程序化 SEO 实现增长；战略转型做视觉故事讲述；解决角色一致性问题，还介绍多方面技术栈。
AI Agent已过时？OpenAI亮出王牌Deep Research！
浙江大学一篇综述论文《A Comprehensive Survey of Deep Research》系统性梳理了Deep Research赛道。它是一类AI系统，其背后的Agent范式可迁移到各场景，文章介绍了其技术、架构、应用及面临的挑战与未来方向。
开源RAG又添新军！港大开源多模态RAG神器，多文档格式统一解析、知识图谱索引与混合检索！
在AI信息检索领域，传统RAG系统难处理复杂文档。港大数据智能实验室开源RAG - Anything，可提供端到端解决方案，能多格式解析、构建知识图谱和混合检索，优势显著。
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search，实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等，具备多模块功能，还有简单演示，地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。
开启端侧长文本时代！面壁全新架构，让小钢炮最快提升220倍
2025智源大会上，面壁智能发布MiniCPM 4.0模型，实现行业首个系统级上下文稀疏语言模型创新。它在端侧推理任务上表现出色，降低缓存需求，提高运行效能，还进行多维度架构创新，是AI领域探索高效率语言模型的里程碑。
推理“刹不住车”？新框架让DeepSeek-R1们告别过度思考，已开源
DeepSeek - R1等推理模型能力增强，但出现过度思考问题，如步骤繁冗、表述拖沓、输出冗长。浙大等团队提出Self - Braking Tuning（SBT）框架，能让模型适时终止推理，在多数据集测试中效果显著。
2w star，网页秒变 AI 助手，厉害了！
阿里项目`PageAgent`登上Github热榜，是纯前端JavaScript GUI智能体框架。它让网页拥有AI Agent，通过自然语言控制界面，无需截图、OCR和多模态大模型，有多种功能特性，使用简单。