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致敬Kimi K2：基于slime的全流程INT4量化感知RL训练
受Kimi K2团队启发，SGLang RL团队落地INT4量化感知训练流程方案，在强化学习多方面取得进展，还在slime框架复现全流程方案，实现媲美BF16精度，提高Rollout效率，为社区提供开源参考。
前OpenAI科学家&GPT之父：预训练精准数据过滤，极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文，提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片，以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍，且不损通用智能。
18个月，中国Token消化狂飙300倍！别乱烧钱了，清华系AI Infra帮你腰斩API成本
中国大模型API服务碎片化、“黑盒”问题严重，成本高。清程极智1月29日发布AI Ping，类似“中国版OpenRouter + Artificial Analysis”，可评测、路由大模型，帮开发者降低成本、提升效率，还能重塑服务市场秩序。
Karpathy盛赞，啥都没有的创业公司刚融了1.8亿美元，要用小数据造强智能
AI创业公司Flapping Airplanes几乎无产品、盈利，也不急于商业化，却获1.8亿美元融资及Andrej Karpathy力挺。它专注解决“数据效率”问题，探索新思路，目标是做改变范式的研究。
用人类脑电波教 AI 开车，这位清华 90 后学者直言隐式信号里藏着 AGI 的关键 | 万有引力
清华大学龚江涛团队用人类驾驶员脑电波教会自动驾驶模型“思考”，成果E³AD发表于NeurIPS 2025。龚江涛从计算机转向人机交互，在多段科研经历中积累经验，探索将人类“直觉”赋予AI。
LangChain Memory 太弱？试试用 MemOS 构建 Agent 专属的“记忆图谱”。
文章聚焦 MemOS 开源框架，深入体验其记忆“图谱”能力，探讨将它集成到基于 LangChain1.x 框架构建的智能体的方法。介绍了基于记忆“图谱”构建 ChatBot、体验记忆“图谱”自动重组，以及集成到 LangChain 智能体等内容。
无需奖励函数！我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。
字节跳动发布SeedFold，蛋白质结构预测相关多任务超越谷歌AlphaFold 3，揭示大模型缩放新秘诀
字节跳动Seed团队推出新一代折叠模型SeedFold，在多个蛋白质相关任务性能上超越谷歌AlphaFold 3。该研究为有效缩放生物分子基础模型提供新思路，推出加宽模型、线性三角注意力等方法。
不止于量化：最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化
随着LLM向1M上下文演进，KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述，用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法，还归纳关键观察、提出开放挑战，并整理了资源库。
千丁数科魏振华：企业AI落地“六步法”｜甲子引力
2025年12月3日，千丁数科COO兼首席科学家魏振华在甲子引力年终盛典上，结合龙湖数字化沉淀与实践，复盘企业AI落地。他提出“六步法”，并展示六大场景数据，为传统行业智能化转型提供参考。