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全流程国产GPU，上下文提速100倍！中国科学院发布「线性复杂度」类脑大模型
中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布国产自主可控类脑脉冲大模型SpikingBrain-1.0，训练推理全用国产GPU。它具线性复杂度，超长序列处理速度快，还开源7B模型，为类脑智能发展提供新思路。
OpenAI：我们正朝着什么方向优化 ChatGPT？
OpenAI 官网文章称，ChatGPT 发展方向是成‘对你有用’的工具，不追逐 DAU 或让用户沉迷。它介绍了有用的使用场景，还提及健康使用方面的改进及与专家合作提升响应能力等内容。
别用语言描述，直接点！Lovart 正式版把 AI 交互卷到新变态级别
作者分享 Lovart 正式版体验。其设计 Agent 成完全体，新增评论系统 ChatCanvas，可直接在无限画布上给 Agent 提修改要求，还吸收 Cursor 代码补全交互。支持单张和多张图片调整，奠定 AX 交互基石。
数百个虚拟人在线逃生！天大等发布：首个实时在线多智能体模拟方法
天津大学联合清华和卡迪夫大学推出RESCUE系统，把「大脑感知 - 决策 - 行动」循环搬进电脑，让数百虚拟人在线逃生。该系统能实时呈现地形等信息，还能标记身体碰撞力，可用于公共安全场景演练。
AI智能体的上下文工程：Manus的构建心得
季逸超在文章中分享了 Manus 构建 AI 智能代理的心得，包括围绕 KV 缓存设计、使用掩码管理工具、将文件系统作上下文等内容，还指出要保留错误信息、避免小样本带偏等。
semianalysis 长文 | 关于Meta 砸钱、抢人、领导力、建帐篷、计算、数据和超级智能
Meta在基础模型性能落后，扎克伯格亲自挂帅开启AI军备竞赛。他砸钱收购、挖人、堆算力，建GPU集群，还面临Llama 4失败问题，试图通过一系列举措追赶超级智能。
模型压缩与量化：让大模型走向轻量化落地
文章介绍模型压缩与量化技术，其能在保持性能时降低大模型计算和存储需求，实现边缘设备高效部署。还阐述基础知识、关键技术路径、应用场景，并探讨未来发展方向。
OpenAI: 构建 AI 智能体实用指南
OpenAI发布的《构建AI智能体实用指南》，阐述智能体定义、适用场景，介绍构建的核心组件、架构编排，强调安全保障，指出构建需多方要素配合，未来聚焦智能体生态系统。
0.5B以小搏大拿下端侧模型新SOTA：4090可跑，长文本处理5倍常规加速丨清华&面壁开源
清华大学和面壁智能团队开源MiniCPM 4，有8B、0.5B两种参数规模，以22%训练开销达同级别最优。它在架构、推理、数据、训练多方面创新，性能领先，适用于综述生成、工具调用等场景。
首次解释LLM如何推理反思！西北大学谷歌新框架：引入贝叶斯自适应强化学习，数学推理全面提升
西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑传统强化学习与反思的关系，提出贝叶斯自适应强化学习方法，首次解释为何、如何及何时反思探索新策略，还给出决策数学形式，实验显示其性能更优。