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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。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题，华为新加坡提出InstructRAG，提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
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。
The Batch: 951 |让助手始终保持“帮助状态”
通常大语言模型被训练成有帮助、无害、诚实的助手，但长时或激烈对话中会有不理想特征。研究人员提出稳定 LLM 助手人格的方法，定义 assistant axis 纠正偏离，测试显示该方法有效且不降低模型表现。
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。
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。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
当 Agent 尝试接管浏览器，连“我是人类”都证明不了？上海交大开源发布交互评测基准 HLL
随着多模态大模型发展，Web Agent 面临验证码挑战。上海交通大学等团队发布 HLL 评测基准，解耦真实度为三维度，对 8 款前沿模型测试，揭示 Agent 在多步交互微操上的短板。
60秒极限挑战！中国GPU独角兽杀出重围，斩获图形顶会大奖
2025年12月，SIGGRAPH Asia 2025在香港开幕，摩尔线程在3DGS重建挑战赛中凭自研技术LiteGS斩获银奖。该团队还开源3DGS基础库LiteGS，实现全链路协同优化，提升训练效率与重建质量。
邱锡鹏老师团队发布VehicleWorld：让智能汽车真“智能”
邱锡鹏老师团队发布论文，构建高度仿真的智能座舱虚拟环境VehicleWorld，并提出基于状态的函数调用（SFC）方法。实验显示，SFC大幅提升任务执行准确率和效率，还构建了Vehicle Benchmark进行评估。