大语言模型（LLM）虽已展现出卓越的代码生成潜力，却依然面临着一道艰巨的挑战：如何在有限的计算资源约束下，同步提升对多种编程语言的理解与生成能力，同时不损害其在主流语言上的性能？
最新进展，Cursor 2.0正式发布，并且首次搭载了「内部」大模型。 没错，不是GPT、不是Claude，如今模型栏多了个新名字——Composer。实力相当炸裂：据官方说法，Composer仅需30秒就能完成复杂任务，比同行快400%
加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种AI驱动的系统研究方法ADRS（AI-Driven Research for Systems），它可以通过“生成—评估—改进”的迭代循环，实现算法的持续优化。
刚刚，DeepSeek 推出了全新的视觉文本压缩模型 DeepSeek-OCR。 该模型最大的突破在于极高的压缩效率： 20 个节点每天可处理 3300 万页数据，硬件要求仅为 A100-40G。
小米的最新大模型科研成果，对外曝光了。就在最近，小米AI团队携手北京大学联合发布了一篇聚焦MoE与强化学习的论文。而其中，因为更早之前在DeepSeek R1爆火前转会小米的罗福莉，也赫然在列，还是通讯作者。
无论是中文的粤语、闽南话、吴语，还是欧洲的荷兰比尔茨语方言、法国奥克语，亦或是非洲和南美的地方语言，方言都承载着独特的音系与文化记忆，是人类语言多样性的重要组成部分。然而，许多方言正在快速消失，语音技术如果不能覆盖这些语言，势必加剧数字鸿沟与文化失声。
近年来，大型语言模型的参数规模屡创新高，随之而来的推理开销也呈指数级增长。如何降低超大模型的推理成本，成为业界关注的焦点之一。Mixture-of-Experts (MoE，混合专家) 架构通过引入大量 “专家” 子模型，让每个输入仅激活少数专家，从而在参数规模激增的同时避免推理计算量同比增长。
大模型参数量飙升至千亿、万亿级，却陷入“规模越大，效率越低” 困境？中科院自动化所新研究给出破局方案——首次让MoE专家告别“静态孤立”，开启动态“组队学习”。
在工业级大语言模型（LLM）应用中，动态适配任务与保留既有能力的 “自进化” 需求日益迫切。真实场景中，不同领域语言模式差异显著，LLM 需在学习新场景合规规则的同时，不丢失旧场景的判断能力。这正是大模型自进化核心诉求，即 “自主优化跨任务知识整合，适应动态环境而无需大量外部干预”。
就在最新一期的SuperCLUE中文大模型通用基准测评中，各个AI大模型玩家的成绩新鲜出炉。DeepSeek-V3.1-Terminus-Thinking openPangu-Ultra-MoE-718B Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
