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Mem0,用LLM给智能体解决记忆问题，开源
大模型训练后知识和记忆不再增加，智能体记忆能力发展不理想。国外Mem0针对AI记忆技术发表论文并开源，提出Mem0和Mem0g两种方案，在不同场景表现出色，已获多应用，还提供SaaS服务。
搜索智能体也需要「操作系统」：SearchOS 开源多智能体协作框架
人大和蚂蚁的 SearchOS 研究，给出搜索智能体在长程任务中问题的答案。它借鉴数据库理念，做了多项核心设计，在开放信息检索基准评测领先，已提供多种使用方式，值得长程调研尝试。
谷歌的DeepSeek时刻：LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法，能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失，还介绍其工作原理及实验结果。
ICLR 2026｜UIUC：一行代码彻底解决LLM推理的过度思考！
2025年DeepSeek发布推理大模型，引发RLVR研究热潮，但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward（SAR），能提升推理准确度和效率，有望推动大模型推理系统发展。
AI精准编辑门槛大降：开源框架提升编辑一致性，即插即用
近日，中山大学、香港中文大学等团队发布研究成果ProEdit。它通过对注意力机制和初始噪声潜在分布处理，实现高精度图像与视频编辑，无需训练、即插即用，解决编辑效果与一致性平衡难题。
Snowflake CEO 复盘：为什么 LLM 时代企业需要一个 AI Data Cloud？
Snowflake曾是企业数据平台代表，随AI崛起，CEO Sridhar推动其转型为AI Data Cloud。Snowflake Intelligence上线，不造基础模型，专注放大数据价值，其可靠、计费合理，核心竞争力在数据。
LLM的下一战：从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文，介绍高效训练和机器遗忘两赛道，前者有数据价值飞轮5大模块，后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。
终结数据荒！智源开源首个Deep Research数据合成框架InfoSeek
在大模型深度研究中，高质量数据是短板。近日，智源研究院发布首个面向深度研究的开源数据集InfoSeek，提出「扩散 - 回溯」数据合成方法，用3B模型在基准测试中接近商业模型表现，且数据集可扩容。
LLM会梦到AI智能体吗？不，是睡着了也要加班
新智元报道，Bilt部署数百万智能体，让AI在“睡眠”中整理记忆，评估互动，决定信息存储位置。AI记忆与人脑差距大，Bilt和Letta实验展现“主动智能”雏形，提高模型表现。行业也在突围AI记忆缺陷问题。
ACL'25首届博士论文奖 | 重新思考 LLM 中的数据使用
近日，第一届 ACL 计算语言学博士论文奖获得者是 Sewon Min，其论文《重新思考大型语言模型中的数据使用》围绕大型语言模型如何使用训练所用的庞大文本语料库展开研究。