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港科联合港中文提出AdaCtrl，自适应可控Reasoning，可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl，解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式，通过两阶段训练法实现目标，实验效果好，未来或拓展到多领域。
ICML 2025 | 无需训练，即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案，可让大模型在推理时快速对齐人类偏好，无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降，在多个基准数据集评测中表现出色，还提供“宽深结合”推理拓展策略。
北大DeepSeek论文或预定ACL Best Paper！梁文锋署名
北大DeepSeek联合发布的NSA论文已被ACL 2025录用且评分高，有望冲击最佳论文。该技术革新传统注意力机制，提升算力效率，是长文本处理的突破。此外，张铭教授团队还有多篇论文上榜。
【CIKM'2026】CQ-SID：LLM生成式检索在手猫搜索召回中的探索与应用
文章围绕LLM生成式检索在手猫搜索召回的应用展开。先点明当前搜索召回机制问题及生成式检索挑战，提出CQ - SID等方法，经实验验证其效果佳，还介绍了线上实验成果，最后展望未来探索方向。
Ilya交卷！黄仁勋砸50亿押注SSI，首个模型疑本周发布
Ilya Sutskever创立的SSI或本周发布首个重磅模型，引发圈内关注。英伟达砸50亿美元合作，提升其算力。该模型基于测试时训练架构，能边学边进化，或终结大模型“预训练时代”。
老黄斥资60亿美元，打造全球顶尖开源模型！
多家外媒爆料，英伟达计划斥资60亿美元打造全球最强开源权重AI模型。为此，英伟达买下Poolside的技术，挖走其核心团队，追加巨额投资。这让AI大模型竞争格局或变天，英伟达也将与大客户成对手。
挑战 1 比特！ETH Zürich 秦浩桐：如何把大模型「塞进」小设备？| IJCAI 2026
IJCAI 2026大会上，秦浩桐给出创新解法，挑战无需重训的“后训练量化”极限，将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特与2比特。其团队的BiLLM与SqueezeLLM打破了后训练量化魔咒，还指出极低比特量化的三大挑战。
奥特曼马斯克豪言：我们已进入奇点！AGI加速窗口已至
新智元报道，奥特曼和马斯克都认为奇点已至，当下处于AGI加速窗口。OpenAI曾靠资源猛追让Codex逆袭。但AI发展也引发担忧，如人类能否保持理智、安全对齐进展不明等。
纯CPU“踢开”GPU，中国超算九年后再登顶！
6月23日，国家超级计算深圳中心“灵晟”超算以2.19EFlops性能登顶全球超算TOP500榜单，这是世界首台超2EFlops的超算系统。它基于“灵鲲”平台，采用纯CPU设计，展现我国超算全栈自主可控能力。
开箱即用、本地安全、多 Agent 协同解决方案！
过去一年，Agent热度高，但企业应用面临算力、安全和部署门槛。5月22日浪潮信息推出元脑智能体工作站Z3，整合大模型本地推理等功能，解决本地多Agent运行问题，降低使用门槛，保障安全。