AEPO（智能体熵平衡策略优化）是一种旨在提升智能体探索稳定性与推理深度的先进机制。该系统聚焦于解决“高熵Rollout采样坍缩”与“高熵梯度裁剪”两大核心问题，提出“动态熵平衡Rollout采样”与“熵平衡策略优化”两项创新技术。前者通过熵预监控和连续分支惩罚，实现全局与局部探索预算的自适应分配；后者在策略更新中引入梯度停止与熵感知优势估计，有效保留高熵token的探索梯度，增强智能体的探索能力。

在Python并发编程中，并不存在一种适用于所有场景的“最佳”解决方案。由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程在CPU密集型任务中表现受限，因此多进程成为更优选择，以绕过GIL并实现真正的并行计算。对于I/O密集型任务，异步编程（asyncio）通过事件循环高效管理大量并发操作，显著提升性能。线程（threading）则适用于处理阻塞式I/O且需保持代码简洁的场景。实际应用中，应根据任务类型灵活组合这三种方法，如使用多进程处理计算任务，结合asyncio管理网络请求，从而实现最优性能。掌握各方案的适用边界是构建高效Python应用的关键。

上海人工智能实验室近日发布了全球首个开源的混合扩散语言模型SDAR（Synergistic Diffusion-AutoRegression），在生成效率上实现重大突破，推理速度高达6600 tgs（tokens per second）。该模型创新性地采用“训练-推理解耦”架构，融合自回归（AR）模型的高效训练优势与扩散模型的并行推理能力，显著提升解码速度。SDAR支持将任意自回归模型以极低成本转化为具备并行解码能力的模型，为大模型推理提供了高效、灵活的新范式，推动生成式AI技术的广泛应用与迭代。

香港科技大学提出了一种新型算法，有望彻底改变大型语言模型（LLM）的推理方式。该研究采用随机策略估值技术，显著提升了模型在数学推理任务中的表现。论文由博士生何浩然和一年级博士生叶语霄共同担任第一作者，其中何浩然专注于强化学习与基础模型的研究，致力于通过学习与奖励机制激发超级智能的潜力。通讯作者为香港科技大学电子及计算机工程系教授。这项工作为提升语言模型的逻辑推理能力提供了创新路径，推动人工智能向更高层次的智能迈进。

在NeurIPS 2025会议上，南京理工大学、中南大学与南京林业大学联合发表了一项突破性研究成果——VIST（Vision-centric Token Compression in LLM）框架。该框架通过视觉中心化的token压缩方法，显著提升了大语言模型处理长文本的效率，实现内存使用量降低达50%，同时减少token需求高达56%。这一创新与近期备受关注的DeepSeek-OCR技术理念相呼应，为长文本的高效推理提供了全新的视觉优化路径，标志着语言模型在资源效率与计算可扩展性方面迈出了关键一步。

字节跳动近日发布了一款名为Game-TARS的通用游戏智能体，标志着其在人工智能领域的又一重大突破。该智能体基于统一且可扩展的键盘和鼠标动作空间，利用超过5000亿个token进行大规模预训练，展现出卓越的人机交互能力，甚至在操作精度上超越了GPT-5。通过融合5000亿多模态标注数据，结合稀疏推理与衰减持续损失技术，Game-TARS显著提升了泛化能力和系统可扩展性，能够灵活应用于操作系统、网页及多种模拟环境。这一进展为通用智能体的发展提供了新的技术路径。