3年时间，年收入达2.8亿美元，估值40亿美元。这是AI推理赛道跑出的最快独角兽。2025年10月28日，Fireworks AI宣布完成2.54亿美元C轮融资，由Lightspeed、Index Ventures和Evantic领投，英伟达、AMD、红杉资本、Databricks等跟投。创始人乔琳是PyTorch框架的核心创建者、复旦大学计算机系校友。
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）等团队近日发布论文，系统性剖析了 LLM 智能体失败的机制，并提出了可自我修复的创新框架 ——AgentDebug。该研究认为，AI 智能体应成为自身的观察者和调试者，不仅仅是被动的任务执行者，为未来大规模智能体的可靠运行和自动进化提供了理论与实践工具。
近年来，基于流匹配的 VLA 模型，特别是 Physical Intelligence 发布的 π0 和 π0.5，已经成为机器人领域备受关注的前沿技术路线。流匹配以极简方式建模多峰分布，能够生成高维且平滑的连续动作序列，在应对复杂操控任务时展现出显著优势。
当用户向大语言模型提出一个简单问题，比如「单词 HiPPO 里有几个字母 P？」，它却正襟危坐，开始生成一段冗长的推理链：
传统智能体系统难以兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等学者提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习，在推理中持续优化策略，并使小规模模型在多项任务中超越GPT-4o，为AI发展开辟新思路。
在人工智能领域，推理语言模型（RLM）虽然在数学与编程任务中已展现出色性能，但在像医学这样高度依赖专业知识的场景中，一个亟待回答的问题是：复杂的多步推理会帮助模型提升医学问答能力吗？要回答这个问题，需要构建足够高质量的医学推理数据，当前医学推理数据的构建存在以下挑战：
直观经验却告诉我们，只要把同一物体的 “对应部分” 对齐，形状就会变得清晰。基于这一朴素而有效的直觉，作者提出SERES（Semantic-Aware Reconstruction from Sparse Views），在不改动主干框架的前提下，把跨视角的语义一致性变成一种训练期先验注入到模型里，用低成本的方法去解决高价值的歧义问题，让少量视角也能得到清晰而完整的几何。
在NeurIPS 2025论文中，来自「南京理工大学、中南大学、南京林业大学」的研究团队提出了一个极具突破性的框架——VIST（Vision-centric Token Compression in LLM），为大语言模型的长文本高效推理提供了全新的「视觉解决方案」。值得注意的是，这一思路与近期引起广泛关注的DeepSeek-OCR的核心理念不谋而合。
在 AI 与自动化方面，Block 在 2025 年初推出了一个名为 “Goose” 的开源 AI Agent 框架。Goose 的设计初衷是：将大型语言模型输出与实际系统行为（如读取／写入文件、运行测试、自动化工作流）连接起来，从而不仅让模型能“聊”而且能“干活“。
随着文图生成模型的广泛应用，模型本身有限的安全防护机制使得用户有机会无意或故意生成有害的图片内容，并且该内容有可能会被恶意使用。现有的安全措施主要依赖文本过滤或概念移除的策略，只能从文图生成模型的生成能力中移除少数几个概念。
