过去几个月，大型人工智能公司在印度动作频频。首先是 Perplexity AI 公司与印度第二大移动网络运营商 Airtel 合作，在印度免费提供其高级 Pro 版本。他们免费赠送了一份价值约 17000 卢比（约合人民币 1365 元）的年度订阅服务。这发生在 7 月份。此举拉开了更多类似合作的序幕。
在 AI 技术飞速发展的今天，如何高效地将多个专业模型的能力融合到一个通用模型中，是当前大模型应用面临的关键挑战。全量微调领域已经有许多开创性的工作，但是在高效微调领域，尚未有对模型合并范式清晰的指引。
AI 产业的两大核心趋势正并行发展：基础大模型的能力持续突破，而 AI Agent 的产业化落地也在全面提速。Capgemini 于 2025 年 4 月发布的一项覆盖 14 国 1500 名企业高管的调研显示[1]，已有 37% 的受访组织启动或实施 AI Agent 项目，另有高达 61 %的组织将在一年内跟进部署或进行探索，印证了该趋势的全球共识。
近期，HuggingFace 发布的超过 200 页的超长技术博客，系统性地分享训练先进 LLM 的端到端经验。
大模型「灾难性遗忘」问题或将迎来突破。近日，NeurIPS 2025收录了谷歌研究院的一篇论文，其中提出一种全新的「嵌套学习（Nested Learning）」架构。实验中基于该框架的「Hope」模型在语言建模与长上下文记忆任务中超越Transformer模型，这意味着大模型正迈向具备自我改进能力的新阶段。
「Baidu is back」，在业界权威大模型公共基准测试平台 LMArena 发布最新一期文本竞技场排名（Text Arena）之后，有人发出了这样的惊呼。根据 11 月 8 日凌晨 LMArena 的最新排名显示，百度文心最新模型 ERNIE-5.0-Preview-1022（文心 5.0 Preview）在文本榜单上一举跃居全球并列第二、国内第一。
2024年，加州大学圣地亚哥分校「Hao AI Lab」提出了DistServe的解耦推理理念，短短一年多时间，迅速从实验室概念成长为行业标准，被NVIDIA、vLLM等主流大模型推理框架采用，预示着AI正迈向「模块化智能」的新时代。
《Science》的一篇新文章指出，大模型存在一个先天难解的软肋：幻觉难以根除。AI厂商让大模型在不确定性情况下说「我不知道」，虽然有助于减少模型幻觉，但可能因此影响用户留存与活跃度，动摇商业根本。
北京大学，银河通用，阿德莱德大学，浙江大学等机构合作，探究如何构建具身导航的基座模型（Embodied Navigation Foundation Model）提出了NavFoM，一个跨任务和跨载体的导航大模型。实现具身导航从“专用”到“通用”的技术跃进
去年，谢赛宁（Saining Xie）团队发布了 Cambrian-1，一次对图像多模态模型的开放式探索。但团队没有按惯例继续推出 Cambrian-2、Cambrian-3，而是停下来思考：真正的多
