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让大模型学会「心灵感应」：基于思维沟通的多智能体合作范式来了
NeurIPS 2025的论文提出思维沟通概念，建立潜在思维可识别性理论，构建ThoughtComm框架。该框架让模型共享潜在思维，跳过语言冗余歧义，实验显示其提升了协作效率与推理能力，或开启新智能形态。
CoT 之后，CoF 如何让帧间逻辑从「隐式对齐」变成「显式思考」？
CoT 虽提升语言模型推理能力，但在 C 端场景有局限，且被质疑并非真实推理。视觉领域提出 CoF 概念，Google DeepMind 团队引入理论，让视频模型通过帧链推理提升帧间一致性，还具强大泛化能力。
性能逼近闭源最强，通义实验室开源Mobile-Agent-v3刷新10项GUI基准SOTA
通义实验室开源 Mobile-Agent-v3，覆盖多平台，7B 超同类开源，32B 挑战闭源强手。它有基于云环境的全链路开源方案、全栈 GUI 能力构建和可扩展环境强化学习体系，降低部署开销。
全球开源大模型，前十五名全是中国的
近日，随着新一代大语言模型更新，开源大模型成热门话题。Design Arena排行榜上，若设定为“开源”，前15名均为国产开源大模型，排名第一的是DeepSeek - R1 - 0528 ，智谱、阿里等厂商多款模型上榜。
狂揽33.8K星！这款Postman替代工具，绝了，离线+Git协作太香
Bruno是开源API探索测试IDE，有自研Bru语言、离线存储和Git协作能力，是Postman等强力竞争者。它功能丰富，有跨平台支持等，技术架构优势明显，还给出实战演示和同类工具对比。
LLM后训练太烧钱？清华&腾讯有了破解法门：关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中，rollout预算易成瓶颈，且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架，将Agent轨迹视为树，分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点，实验显示其效果良好。
OpenClaw 之后，Agentic RL有了新训练范式
大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’，Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目，将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合，为Agentic AI提供新训练基础设施。
华为诺亚发布ScaleNet：模型放大通用新范式
华为诺亚方舟实验室等团队提出 ScaleNet 方法，创新性地用少量额外参数量将模型深度扩展一倍。结合层级权重共享和轻量级适配器技术，在视觉和语言任务上验证了有效性，提升了模型性能。
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。
大模型时代，通用视觉模型将何去何从？
过去通用视觉模型（VGM）是研究热点，想实现‘视觉模型大一统’。但大语言模型发展使研究热点转移，视觉‘独立性’被重新定义。清华鲁继文团队综述梳理其进展，探讨现状、挑战与应用潜力。