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中兴发了一篇论文，洞察AI更前沿的探索方向
当大模型参数量冲向万亿级，AI 行业面临瓶颈。中兴通讯发布论文剖析困境，勾勒前沿方向。文中分析了 LLM 现状、架构瓶颈、AGI 争议等，还阐述了改进优化措施及下一代计算范式发展趋势，介绍了中兴的探索实践。
联手 OpenAI 发布 ACP，Stripe 是如何思考 Agent 支付的？
今年 9 月，OpenAI 与 Stripe 联合推出 ACP，重新定义支付。本文整理了 Stripe 的 Head of Data & AI Emily 的访谈，介绍 ACP 本质、Stripe 与 AI 公司的商业模式探索，以及 Stripe 自身的 AI 应用和对 AI 宏观影响的看法。
何恺明首个语言模型：105M参数，不走GPT自回归老路
何恺明团队推出全新连续扩散语言模型ELF，不走GPT自回归老路。它将生成过程留在连续embedding空间，最后离散化变回token。ELF用较少参数、训练token和采样步数，跑赢主流扩散语言模型。
杨植麟当主持人的大模型圆桌：张鹏罗福莉夏立雪都放开说了
中关村论坛上，杨植麟、罗福莉、张鹏、夏立雪、黄超齐聚，共论agent的下一代演进。各位大咖观点硬核，如罗福莉认为中国大模型团队优势在‘算力受限下的最优解能力’，张鹏解释智谱新模型涨价原因等。
全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。
产品经理也能“开发”需求？淘宝信息流从需求到上线的AI端到端实践
淘宝推荐信息流业务被“需求多、技术栈杂、协作慢”困扰，上线周期长。WaterFlow这一AI驱动的端到端开发实践，让部分需求两天内上线，产品经理也能参与。文章揭秘其落地及协作模式改变，还展示了实践效果。
MiniMax-M1：全球首个开源超长上下文大模型，超越DeepSeek-R1，推理成本仅1/4
MiniMax-M1是全球首个开源超长上下文大模型，刷新三项记录。它采用混合专家架构，闪电注意力让推理复杂度近乎线性增长。CISPO算法加速训练，成本低。在工业级任务测试表现佳，已开源且方便开发者接入。
自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。
刷新3D生成上限！一键生成精细到毛发的3D资产
在高质量3D生成需求增长背景下，现有3D生成框架在兼顾效率和质量上有瓶颈。南洋理工大学等提出Ultra3D框架，采用coarse - to - fine两阶段流程，用Part Attention机制提升效率，支持高分辨率输出。
超长推理还能节省计算！Salesforce开源神器两连发：教大模型边想边省，显著提升数学编程准确率
Salesforce AI Research开源Elastic Reasoning和Fractured Sampling。前者将推理流程分两部分，分配token预算，使输出缩短、准确性提高；后者打碎推理链条，从三维度采样，以更少tokens换更高准确率，均提升数学和编程任务准确率。