大语言模型[119]
腾讯优图开源Youtu-GraphRAG：图检索增强技术实现成本与效果双突破
GraphRAG是大模型处理复杂领域知识的核心技术，却面临成本高、推理弱、适配难痛点。腾讯优图开源Youtu-GraphRAG框架，通过Schema引导等三大技术创新，实现知识图谱构建成本降30%+、复杂推理准确率升16%+，跨领域适配成本降60%+，支持医疗多跳推理、企业知识库管理等场景，已开源助力多行业落地。
Google发布VaultGemma：10亿参数开源差分隐私大模型开启AI隐私保护新纪元
2025年9月，Google发布全球首个10亿参数开源差分隐私大模型VaultGemma，通过“DP缩放定律”突破隐私-性能权衡难题，开放完整权重（Hugging Face/Kaggle可下载），为医疗、金融等隐私敏感场景提供实用技术范式，重新定义隐私保护大模型标准。
Transformer发明者Vaswani：闭源AI阻碍创新，Essential AI力推西方版DeepSeek
Transformer之父Ashish Vaswani带领Essential AI从商业项目转向开源基础AI研究，破解行业闭源困境。对标中国DeepSeek，以MoE架构推动“高性能+低成本”模型研发，通过“交叉补贴”模式保障开源可持续，助力AI从技术垄断走向科学共享，加速实现AI普惠。
百度ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking登顶HuggingFace文本模型趋势榜
百度ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking登顶HuggingFace全球文本模型趋势榜，总榜位列第三，中国AI技术再获国际认可。该模型采用MoE架构与稀疏激活设计，210亿总参数仅激活30亿，实现轻量高性能。支持128K长上下文（约25万字）及高效工具调用，开源降低应用门槛，推动金融、医疗等复杂场景落地。
蚂蚁集团与人大联合发布业界首个原生MoE架构扩散语言模型LLaDA-MoE 即将开源
蚂蚁集团与人大联合研发业界首个原生MoE架构dLLM——LLaDA-MoE。该模型基于20TB数据训练，性能比肩主流自回归模型，推理速度有数倍优势，即将完全开源。其融合动态路由与扩散机制，在代码生成、数学推理等任务表现突出，为AI领域提供新研究方向与高效解决方案。
NVIDIA发布SATLUTION：LLM自主进化SAT求解器
布尔可满足性问题（SAT）作为NP完全问题，是芯片验证、漏洞检测等领域的技术基石。传统SAT求解器依赖专家手工优化，面临代码复杂、迭代低效瓶颈。NVIDIA推出SATLUTION框架，以LLM驱动完整代码库进化，通过AI自主迭代与分布式验证，在国际竞赛中超越人类冠军方案，多场景性能领先，开启AI重塑复杂系统开发新范式。
Backprompting技术革新LLM健康建议防护栏：小模型准确率超GPT-4o
LLM健康建议安全需防护栏保障，数据稀缺成技术落地瓶颈。IBM提出Backprompting技术，通过四步流程生成合成不良数据，破解数据难题。其训练的1000万参数小模型健康建议识别准确率超GPT-4o，推动医疗等垂直领域AI安全防护普及，为AI安全提供新范式。
字节跳动发布AgentGym-RL：多轮智能体强化学习框架，摒弃监督微调性能超商业模型
字节跳动推出业界首个统一多轮智能体强化学习框架AgentGym，采用纯强化学习路径，无需监督微调，智能体通过与环境交互自主掌握多样化任务。框架含AgentEvo环境集合及模块化设计，覆盖网页交互、游戏策略、具身智能、科学数据分析等27项任务，多项核心指标超越主流商业模型。
vLLM与Thinking Machines组建新研发团队 加速开源推理引擎生态建设与大模型服务能力提升
vLLM作为开源推理引擎明星，凭借PagedAttention技术突破LLM推理效率瓶颈。近日核心开发者Woosuk Kwon携手Thinking Machines组建新团队，聚焦Blackwell GPU适配、分布式推理优化及万亿参数模型支持，加速开源生态建设，助力企业低成本部署大模型，推动AI应用落地“最后一公里”。
全球最快开源大模型K2 Think推出：推理速度突破2000 tokens/秒，刷新性能纪录
K2 Think开源大模型发布，推理速度突破2000 tokens/秒（最高2730.4），成已知最快开源大模型之一。基于通义千问Qwen 2.5-32B架构，数学推理表现优异（AIME’24得分90.83），依托六大技术创新支撑高速与精准。基于通义千问架构，已在HuggingFace等开源平台发布，助力AI技术普及。