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Anthropic创始人盛赞Meta：开启广告基础设施「智能体进化」时代
Meta最新论文揭示基于树状思维链搜索的智能体框架，以“无人驾驶”方式重写广告系统底层内核，将内核开发时间从数周缩至数小时，生产环境性能最高提升17倍，Anthropic创始人高度评价。
QwenLong-L1.5发布：一套配方，三大法宝，让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5长文本推理专家，提供端到端长文本推理后训练“配方”，含数据合成管线、强化学习方法、智能体架构，在多基准测试成绩佳，代码已开源。
17万白领岗消失！Scale AI最新研究：AI仅动用了3%实力
新智元报道，近期多家巨头裁员17万，AI成“罪魁祸首”。但Scale AI和Center for AI Safety研究指出，全球六大顶尖AI自动化率不到3%，新基准RLI评估显示其执行有经济价值项目能力有限。
清华姚班团队，开源具身智能视觉语言动作（VLA）模型工具箱，打造行业通用技术底座
清华姚班团队所在的原力灵机公司，开源了基于PyTorch的视觉语言动作（VLA）模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座，解决行业研发困境，其预训练模型表现出色，还与Hugging Face合作推出评测平台。
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。
推理能力再突破！蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式，可信度同步增加
尽管LLM能力提升，但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher，创新推理范式，构建细粒度奖励，结合奖励训练，实验效果佳。
阿里、南开大学发布免训练，视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性，传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor，用SCC方法和两步时空压缩策略，实验显示其性能优于其他方法。
ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。
Kimi新模型数学反超DeepSeek！北大校友刘征瀛等领衔
Kimi新定理证明模型超越DeepSeek，基于Qwen2.5 - 72B打造，采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新，还有精简版本，官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取，复杂图文推理任务中多模态大模型深度推理能力缺乏评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估，还列举多种推理示例，并测评了Qwen2.5 - VL - 7B模型。