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Cherry Studio 复盘：从 Chat 到 Agent，一款「套壳」开源产品如何推倒重来？
Cherry Studio最初是为用户在不同大模型间切换的聊天客户端，随行业从Chat转向Agent，它开启2.0版本重构，定位转向「个人Agent平台」，底层架构重写，要解决产品复杂性、完善协作等问题。
无需训练，即插即用，2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中，扩散模型成主流，但DiT模型注意力机制计算量大，成推理瓶颈。现有加速法效果不佳，为此美国东北大学等团队提出DraftAttention，可2倍加速推理且不损画质。
深度解析大模型技术演进脉络：RAG、Agent与多模态的实战经验与未来图景
大模型作为产业变革核心引擎，RAG、Agent与多模态技术重塑AI与现实交互边界。本文解析技术演进脉络、实战经验与未来图景，介绍三者在各领域应用及面临挑战，为产业升级提供指引。
Notion、Stripe 都在用的 Agent 监控，Braintrust 会是 AI-native 的 Datadog 吗？
当 Agent 迈向产品化，开发者面临观测、评估和优化黑箱系统的挑战。Braintrust 由 Ankur Goyal 于 2023 年创立，重塑 Observability，提供 Eval 和 Ship 模块，获多家头部公司青睐与投资。文章从多方面剖析其能否成 Agent 时代‘新 Datadog’。
Agent 跑分追平 Codex、成本低至 1.95 美元，这家中国公司做到了
德勤报告显示86%多Agent项目落地失败，硅谷也出现‘无限智能体死循环’。EvoMap团队的EvoX采用‘蜂群式自进化’打法，系统容错率翻倍、完成率跃升，成本大幅降低。跑分追平Codex，还展现出自组织潜力。
Tair 短期记忆架构实践：淘宝闪购 AI Agent 的秒级响应记忆系统
本文从淘宝闪购与千问合作的‘一句话点外卖’项目出发，介绍 Tair 在 AI Agent 记忆管理中的数据模型设计、压缩策略与并发控制等关键实践，展示其在低延迟、数据建模、并发安全和弹性抗压等方面的能力。
浙大联合阿里云发布首篇 Token Economics 综述 ：用经济学重新理解 LLM Agent 的 Token 世界
浙江大学联合阿里云发布综述论文，提出Token Economics框架，从经济学视角理解LLM Agent中Token使用与资源分配。梳理关键问题，构建分类体系，还指出未来发展趋势与新兴机会。
又一推理新范式：将LLM自身视作「改进操作符」，突破长思维链极限
Meta等机构研究者将LLM视为「思维」改进操作符，探究并行 - 蒸馏 - 精炼（PDR）推理方法。实验显示，PDR在数学任务中提升准确率，还训练8B模型让推理方法更适配，减少训练与部署的不匹配。
实测字节扣子空间：AI 播客比真人丝滑，Agent 能打 80% 的工
本文对字节跳动旗下 Agent「扣子空间」进行实测。它上线新玩法一键生成播客，相比通用 Agent 能力更丰富。此外，它还具备搜图、深度分析、写代码、开发网站等功能，兼具通用能力与低代码开发特点。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。