LinMU: Multimodal Understanding Made Linear
告别 ！LinMU让多模态大模型实现线性复杂度，推理提速9倍。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
多模态&视觉
AGI FRONTIER
AI前沿分享第46页
深度解读 AI 论文，追踪 Agent、推理、多模态与具身智能的最新进展。
PAPER INSIGHTS
更多论文解读
Let's (not) just put things in Context: Test-Time Training for Long-Context LLMs
别再堆Thinking Tokens了！qTTT让长文本性能暴涨14%。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
模型训练
Let It Flow: Agentic Crafting on Rock and Roll, Building the ROME Model within an Open Agentic Learning Ecosystem
阿里开源ROME：SWE-bench胜率57%，揭秘打造顶尖Agent的“罗马”基建。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
AI Agent
Learning to Discover at Test Time
TTT-Discover：开源模型+测试时训练，仅需数百美元刷新多领域SOTA。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
基础模型
Learning from Synthetic Data: Limitations of ERM
谷歌揭秘合成数据陷阱：ERM不再万能，新算法破解“模型崩溃”危机。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
数据工程
Large language models are not about language
剑桥等名校联合檄文：LLM根本不懂语言！70MW能耗下的概率游戏。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
基础模型
Large language models and the entropy of English
挑战香农极限：LLM揭示10^4字符长程依赖与“涌现确定性”。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
基础模型
Kling-Omni Technical Report
10步推理生成电影级视频：快手Kling-Omni全能架构揭秘。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
基础模型
Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence
Kimi K2.5重磅开源：多模态联合增强，Agent推理提速4.5倍。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
多模态&视觉AI Agent
Kascade: A Practical Sparse Attention Method for Long-Context LLM Inference
微软Kascade：无需训练，H100上长文本推理提速4.1倍！。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
模型训练模型优化
Increasing the Thinking Budget is Not All You Need
思考预算并非万能：揭秘让大模型更聪明的“性价比”策略。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
基础模型
Improving Recursive Transformers with Mixture of LoRAs
小模型逆袭：MoL让1.2亿参数ModernALBERT超越全参数基线。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
基础模型
How and Why LLMs Generalize: A Fine-Grained Analysis of LLM Reasoning from Cognitive Behaviors to Low-Level Patterns
SFT正在“毁掉”泛化能力？5大原子技能揭示RL为何是推理的未来。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
推理
Hindsight is 20/20: Building Agent Memory that Retains, Recalls, and Reflects
准确率飙升至91%！Hindsight：让20B模型记忆力超越GPT-4o。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
知识系统AI Agent
HiFi-RAG: Hierarchical Content Filtering and Two-Pass Generation for Open-Domain RAG
NeurIPS 2025冠军：Google HiFi-RAG如何用分层过滤让RAG性能暴涨19%。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
RAG
GoAgent: Group-of-Agents Communication Topology Generation for LLM-based Multi-Agent Systems
GoAgent：让AI Agent学会“抱团”，准确率93.8%，Token成本降低17%。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
AI Agent
Geometric and Dynamic Scaling in Deep Transformers
Transformer 越深越“傻”？几何视角揭秘百层大模型坍塌之谜。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
基础模型
GDPO: Group reward-Decoupled Normalization Policy Optimization for Multi-reward RL Optimization
GRPO多奖励训练“失效”？GDPO解耦归一化：AIME准确率提升6.3%。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
模型训练模型优化
From Static Templates to Dynamic Runtime Graphs: A Survey of Workflow Optimization for LLM Agents
告别“写死”的工作流：IBM万字综述，定义Agent动态进化新范式。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
AI Agent模型优化
Forgetful but Faithful: A Cognitive Memory Architecture and Benchmark for Privacy-Aware Generative Agents
给 AI 装上“橡皮擦”：MaRS 架构如何用“遗忘”换取 0.911 的高分表现？。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
知识系统AI Agent
FLEx: Language Modeling with Few-shot Language Explanations
仅需4-11个纠错案例！FLEx：消除大模型83%顽固错误，无需参数微调。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
基础模型
Fine-tuning Small Language Models as Efficient Enterprise Search Relevance Labelers
速度飙升17倍，成本仅1/19：微软亚马逊用小模型“蒸馏”搞定企业搜索标注。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
行业应用
Fast-weight Product Key Memory
Sakana AI新作：赋予模型“即时记忆”，4K训练竟能泛化至128K长文。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
知识系统
Exploration v.s. Exploitation: Rethinking RLVR through Clipping, Entropy, and Spurious Reward
随机奖励竟能提升数学推理？阿里新作揭秘RLVR背后的“熵减”魔法。本文系统梳理其研究背景、核心方法、关键实验结果、现有局限以及后续工程实践启示。
强化学习推理