在今年的 ACM KDD 2025 大会上，清华大学电子系团队联合中国移动发布了 UoMo，全球首个面向移动网络的通用流量预测模型。UoMo 能同时胜任短期预测、长期预测，甚至在没有历史数据的情况下生成全新区域的流量分布。
鲨疯了！一周连发六款模型。火力全开的昆仑万维，正在把多模态AI卷到新高度。8月11日~15日，这家公司天天都有新模型掉落，覆盖的还都是视频生成、世界模型、统一多模态、智能体以及AI音乐创作这些大热门，几乎每一个都是多模态AI应用的核心场景。
还记得分层推理模型（Hierarchical Reasoning Model，HRM）吗？ 这项工作于 6 月份发布，当时引起了不小的轰动——X/Twitter 上的相关讨论获得了超过 400 万的浏览量和数万个点赞，剖析这项工作的 YouTube 视频观看量也超过了 47.5 万次。
感谢 Moose 老师非常细致地分享了： 他从WAIC 大会现场观察了国内 AI 的最新动向——从大厂展区的大模型生态，到独立团队的创意产品，涵盖办公、教育、设计、视频等多个场景。通过这些案例，可以更清晰地看到 AI 在 2025 年的三种趋势：套壳的传统产品、短期的效率工具，以及真正有潜力的垂直平台与智能体（Agent）
最近一段时间，经常能听到把“枯燥乏味”的工作交给AI的说法。
在机器人操作任务中，预测性策略近年来在具身人工智能领域引起了广泛关注，因为它能够利用预测状态来提升机器人的操作性能。然而，让世界模型预测机器人与物体交互的精确未来状态仍然是一个公认的挑战，尤其是生成高质量的像素级表示。
一句话概括，还在嫌弃RAG太慢？这帮研究员直接把检索数据库"蒸馏"成了一个小模型，实现了不检索的检索增强，堪称懒人福音。
GPT-5是一个分水岭，终于学会了「推理」。联创Greg Brockman最新访谈畅谈了OpenAI AGI之路，未来AI可以做到边用边学，在超临界模式下推导出N阶后果。
自GPT-2以来，大模型的整体架构虽然未有大的变化，但从未停止演化的脚步。借OpenAI开源gpt-oss（120B/20B），Sebastian Raschka博士将我们带回硬核拆机现场，回溯了从GPT-2到gpt-oss的大模型演进之路，并将gpt-oss与Qwen3进行了详细对比。
当前计算机使用智能体（CUA）的发展，主要依赖于大量昂贵的人工标注数据 。这极大地限制了它们在缺少现成数据的新颖或专业软件中的应用能力 。为了打破这一瓶颈，来自上海交通大学和香港中文大学的学者们提出了 SEAgent，一个全新的、无需任何人类干预，即可通过与环境交互来自主学习和进化的智能体框架。
