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当代码江湖遇上智能副驾：一场开发效能的「御剑飞行」
文章以代码江湖为喻，介绍开发者困境，引出智能GitHub Copilot副驾驶。它能提升开发者工作满意度和代码编写效率，全球2000万开发者在用，微软还持续创新。11月14日将举办分享会探讨其应用。
仅需152个样本，性能提升48%：Memory-R1如何重塑Agent记忆能力？
这篇文章解读论文Memory - R1，其由多所高校研究团队完成，旨在解决LLM在长对话和多轮任务中的‘记忆难题’。通过强化学习让LLM学会管理记忆，用152个问答对训练，大幅超越现有基线模型。
AI正在淘汰“中间层”！昆仑万维方汉：要么冲进前10%，要么学会“向下兼容”
InfoQ专访昆仑万维方汉，他认为AI将推动“智能化”，是全面提升行业效率的“催化剂”，会淘汰“中间层”从业者。企业应快速试错，出海要选好市场、做好本地化。此外还探讨了开源、AI应用等话题。
ICML 2025 | 千倍长度泛化！蚂蚁新注意力机制GCA实现16M长上下文精准理解
在大语言模型发展中，长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA，可端到端学习检索相关片段，实现超长序列处理与泛化，其Triton kernel实现已开源，论文被ICML 2025接收。
当 Token 成为商品，AI 基础设施会怎么变化？
在大模型时代，智能生产和交付未实现工业化，存在性能鸿沟。九章云极提出AI工厂战略，发布Alaya NeW Cloud 3.0，将从资源计量转向智能计量，打造训练和Token工厂，提升算力到有效Token的转化效率。
清华新框架让大模型学会「精读略读」！实现12倍端到端加速，基准评分翻倍
清华等团队提出全新框架RAM，受人类阅读认知启发，将“精读+略读”混合策略引入上下文压缩，突破现有方法效率瓶颈，在多任务上表现出色，实现12倍端到端加速，为长上下文LLM部署提供新范式。
从显式CoT到隐式CoT：复旦让AI告别啰嗦，实现大模型高效沉默推理
复旦大学等机构团队论文提出SIM - CoT技术，解决隐式思维链推理准确率低、不稳定问题。该技术引入步骤级监督，提升性能、效率和可解释性，在多模型和任务测试中表现出色，让大模型高效沉默推理。
AI 行业最新的 18 个前沿认知
文章整理了火山引擎AI领航者计划活动中，大厂、投资人和创业者对AI行业的18条前沿认知，涵盖模型层、应用层和产业层，如强化学习成竞争焦点、视频生成将崛起等，展现2026年行业新趋势。
模型即 Agent 的含金量：Kimi深度研究功能详评
作者分享Kimi深度研究功能体验。其基于端到端自主强化学习技术，会开源模型。在测试中，分析Labubu爆火原因、检索小米发布会内容，展现出强逻辑分析、搜索准确性和数据处理能力，可视化网页也出色。
清华朱军团队Nature Machine Intelligence：多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构，结合持续学习范式，实验表现优，有望用于多领域。