如果你正在开发Agent产品，一定听过或用过Mixture-of-Agents（MoA）架构。这个让多个AI模型协作解决复杂问题的框架，理论上能够集众家之长，实际使用中却让人又爱又恨：
人类的思维是非透明的，没有继承的记忆，因此需要通过语言交流的环境来学习。人类的知识传递长期依赖符号语言：从文字、数学公式到编程代码，我们通过符号系统将知识编码、解码。但这种方式存在天然瓶颈，比如信息冗余、效率低下等。
哈工大论文斩获ACL评审阶段已知最高分！考虑到英文键盘难以适配汉字特点及文化内涵，团队通过传感器捕捉手部书写，实现汉字的自然输入与识别；独创的中文字形编码使AI能深入理解汉字形态而非仅关注词义，推动AI从「识字」迈向「解字」。该研究革新了中文人机交互，推动了汉字文化传播与传承，更为AI深度理解汉字智慧开辟了新道路。
又有一个 AI Scientist 的论文通过了顶会同行评审。
又是一个让程序员狂欢的研究！来自 OpenHands、耶鲁、南加大和斯坦福的研究团队刚刚发布了 LocAgent—— 一个专门用于代码定位的图索引 LLM Agent 框架，直接把代码定位准确率拉到了 92.7% 的新高度。该研究已被 ACL 2025 录用。
语音合成（TTS）技术近十年来突飞猛进，从早期的拼接式合成和统计参数模型，发展到如今的深度神经网络与扩散、GAN 等先进架构，实现了接近真人的自然度与情感表达，广泛赋能智能助手、无障碍阅读、沉浸式娱乐等场景。
在端侧设备上处理长文本常常面临计算和内存瓶颈。
北大DeepSeek联合发布的NSA论文，目前已被ACL 2025录用并获得了极高评分，甚至有望冲击最佳论文奖。该技术颠覆传统注意力机制，实现算力效率飞跃，被誉为长文本处理的革命性突破。
ACL 2025录用结果新鲜出炉，8000多篇总投稿量破纪录。今年竞争异常激烈，高分被拒者一大片，还有创新论文因评审标准脱节受挫。
4月17日据《金融时报》周四报道，OpenAI和Oracle（ORCL.N）为其重要项目“星际之门”权衡英国未来投资，因为它正在探索海外地点以建立人工智能基础设施。
