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jina-reranker-v3刷新全球重排榜，效率狂飙4.79%
jina-reranker-v3作为LLM时代向量模型，提出“最后但不晚”交互机制，解决文档检索效率与效果权衡、多语言文档重排性能与效率平衡、模型泛化能力和适应性等问题，架构与训练方案有创新。
清华大学x生数科技：从波形到隐空间，AudioLBM引领音频超分新范式
音频超分辨率是提升音频体验的关键技术，但高频细节损失是挑战。OpenAI的Sora 2树立高保真音频生成标杆，现有学术模型有局限。清华与生数科技团队发表两项成果，AudioLBM展现通用高分辨率音频生成潜力。
Thinking Machines曝LoRA终极指南：10倍学习率，媲美全参微调
Thinking Machines推出论文《LoRA Without Regret》，研究LoRA与FullFT达到相近表现的条件。通过实验发现，把握关键细节，LoRA可与FullFT性能相当，还探讨了关键因素、批大小效应等内容。
AIGC全生命周期业务风控白皮书，从备案到运营的合规与安全实践
2025年《人工智能安全治理框架》2.0版发布，凸显AI安全重要性。数美科技发布《AIGC全生命周期业务风控白皮书》，构建全生命周期业务风控体系，涵盖备案攻略、评测要点、账号与内容风控等，还有实战案例。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
Sora没做到的，LongVie框架给解决了，超长视频生成SOTA
视频生成近年进步大，但生成超1分钟高质量长视频仍难。上海人工智能实验室等机构提出LongVie框架，解决时序不一致和视觉退化问题，还推出评测基准LongVGenBench，该框架在多项指标达SOTA。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
欢迎 GPT OSS —— 来自 OpenAI 的全新开放模型家族！
OpenAI推出GPT OSS开放模型家族，含117B参数的gpt‑oss‑120b和21B参数的gpt‑oss‑20b。采用Apache 2.0许可证，资源占用低、推理快，适多场景，已接入Hugging Face服务，还介绍了推理、部署等内容。
DeepRare 重磅发布：全球首个可循证智能体诊断系统，直击医学Last Exam难题
上海交通大学人工智能学院等联合发布全球首个罕见病推理型智能体诊断系统DeepRare。它结合大模型和多智能体架构，模拟医生诊断思维，支持多模态输入，在多数据集评估中表现出色，已上线在线平台。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制：仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型，提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法，发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配，经多基准评测，性能和效率表现优。