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算法与我们：谁在驱动极化？
荷兰阿姆斯特丹大学论文《我们能修复社交媒体吗？》借助AI模拟无算法社交平台，发现三大乱象迅速复现，干预收效甚微。指出问题根源或在社交底层架构，用户可改变分享模式。
KTransformers入选计算机系统顶会、与主流框架合作，趋境&清华让「异构」成为推理新范式
KTransformers由趋境科技与清华团队联合研发，是高性能异构推理框架。其论文入选SOSP 2025，还与SGLang合作。它有算子优化等创新，能让CPU与GPU协同，推动推理架构融合，已成广泛复用的底层框架。
不只是行业 Know-How，营销类 Agent 工程化落地难题有何解？｜对话瓴羊副总裁、友盟+总经理毛波
今年是“AI Agent 元年”，营销 Agent 热门但有难题待解。InfoQ 对话瓴羊副总裁毛波，探讨营销 Agent 落地困境、工程化挑战、未来护城河及发展机会，友盟+推出产品并提供方案助力解决问题。
卡帕西：强化学习很糟糕，但其他所有方法都更糟
卡帕西在近两小时访谈中解答诸多问题。他认为AGI成熟约需十年，现有的LLM有认知缺陷，强化学习糟糕但其他方法更差，AGI将延续2%GDP增长趋势，还谈及自动驾驶、教育等方面看法。
首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」
在大语言模型种类爆炸的时代，如何智能分配任务成新挑战。伊利诺伊大学香槟分校团队发布 Router - R1，让 LLM 学会‘思考–路由–聚合’，用强化学习平衡性能与成本，在七大基准测试表现出色。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
超越ZIP的无损压缩来了！华盛顿大学让大模型成为无损文本压缩器
华盛顿大学SyFI实验室提出LLMc，利用大型语言模型进行无损文本压缩。基准测试显示其压缩率优于传统工具，且项目已开源。不过，当前版本存在效率、吞吐量等问题，应用范围也主要在自然语言。
刚刚，Figure 03人形机器人登场，能感知一枚回形针重量
Figure 03是初创公司Figure发布的第三代人形机器人，能做家务、胜任服务类工作，指尖可感知3克力。它配备新传感器和手部系统，为家庭设计，实现无线自主运行，也为量产和商业应用做了诸多优化。
腾讯重磅开源：端到端文档转换VLM，中英文错误率双料最佳！
腾讯开源端到端文档转换视觉模型POINTS - Reader，可将文档图片转结构化文本。它基于POINTS1.5架构，支持中英文。在OmniDocBench基准上，中英文错误率暂列最佳，具零后处理简单等亮点。
EMNLP2025 | 解耦视觉与推理，港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式
当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时，常过分依赖语言知识，忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架，其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著，为LVLMs发展提供方向。