流体力学专用版DeepSeek，单GPU可跑，成本节约高达100倍
OpenFOAMGPT团队成功引入AI工程师至计算流体力学领域，使用国产大模型DeepSeek V3和Qwen 2.5-Max实现100倍成本节约，并支持本地化部署。
量子位
Kimi 16B胜GPT-4o！开源视觉推理模型：MoE架构，推理时仅激活2.8B
Kimi团队发布开源轻量级视觉语言模型Kimi-VL及其推理版Kimi-VL-Thinking，参数为16B但推理时仅激活2.8B。具备强大的多模态推理能力和Agent能力。支持128K上下文窗口，采用宽松的MIT许可证。
字节开源新生图模型：一个模型统一所有生图任务，多主体融合效果SOTA
字节团队提出UNO模型，能处理多主体图像生成任务。该模型基于FLUX改进，解决了数据可扩展性和主体可扩展性问题，并在DINO和CLIP得分上达到SOTA水平。
“谷歌版MCP”来了！开源A2A，不同厂商Agent也能协作
谷歌推出A2A协议（Agent2Agent），允许不同生态系统中的AI Agent安全协作。通过统一界面，招聘经理可以下达任务给专业Agent寻找合适的候选人，并利用多Agent协同完成复杂工作流。
谷歌最新AI芯片打平英伟达B200，专为推理模型打造，最高配每秒42500000000000000000次浮点运算
谷歌发布新款TPU v7芯片，峰值算力达4614TFlops，支持大规模并行处理和高效的内存访问。TPU v7在高带宽内存、低延迟ICN网络方面都有显著提升，并配备增强版SparseCore以支持高级排序和推荐工作负载。
剪枝60%不损性能！上海AI Lab提出高斯剪枝新方法，入选CVPR 2025
MaskGaussian团队提出了一种新的掩码技术，将掩码融合进光栅化过程，通过学习每个高斯点的掩码分布来优化渲染质量。在Mip-NeRF360、Tanks & Temples和Deep Blending三个数据集上分别剪枝了62.4%、67.7%和75.3%的高斯点，且性能损失可以忽略不计。
芯片设计效率提升2.5倍，中科大华为诺亚联合，用GNN+蒙特卡洛树搜索优化电路设计 ICLR2025
ptimization, LO）
作为芯片设计流程中的关键环节，其效率直接影响着芯片设计的整体性能。
大模型一体机塞进这款游戏卡，价格砍掉一个数量级
英特尔锐炫™显卡搭配至强®W处理器的大模型一体机，性价比高且性能稳定，已在多个企业中实现落地应用。该方案能平衡成本与性能，简化运维并提供多样化选择，助力AI技术普惠到各行各业。
用梯度下降求解整数规划，中科大等提出无监督训练整数规划求解器新范式 ICLR 2025 Spotlight
中国科学技术大学王杰教授团队提出DiffILO方法，将整数线性规划转化为连续、可微且无约束的问题，并通过深度学习直接预测高质量解。该方法显著加快了训练速度，并生成更高质量的可行解。
