🎯 情报来源：Turing Post
2025年上半年，AI领域涌现出9项重塑行业认知的核心技术：HtmlRAG通过直接处理HTML文本提升检索效率，DeepSeek的GRPO算法在数学推理任务中实现无需评判模型的强化学习，Slim Attention将长文本处理内存消耗降低32倍。尤其值得注意的是，知识蒸馏技术经过十年发展仍是模型小型化的基石，微软和谷歌分别推出的CoRAG和CoA架构正在重新定义多跳推理和长上下文处理范式。
在硬件优化方面，DeepSeek提出的多头潜在注意力机制(MLA)与LightThinker结合，使推理模型内存占用降低47%。同时，Kolmogorov-Arnold注意力(KArAt)通过可学习注意力机制开创了Transformer架构新方向，而混合专家系统(MoE 2.0)的迭代版本S'MoRE已应用于新一代多模态模型。
💡 核心要点
- Slim Attention内存效率提升32倍，支持超长文本/视频序列处理
- GRPO算法去除评判模型环节，数学推理任务训练效率提升60%
- MLA+LightThinker组合使推理模型内存占用下降47%
- HtmlRAG突破传统RAG局限，直接解析HTML文档结构
- CoRAG/CoA架构实现多代理协同推理，复杂任务准确率提升35%
📌 情报分析
技术价值：极高
9项技术中6项涉及基础架构创新（如KArAt注意力、GRPO），HtmlRAG与MLA机制直接解决工程化痛点。DeepSeek独占两项突破性成果（GRPO、MLA），显示其在推理模型领域的技术领导力。
商业价值：高
知识蒸馏和MoE 2.0技术可降低80%推理成本，微软/谷歌的链式架构已应用于企业级产品。Prompt优化技术使LLM应用开发效率提升3倍，具备快速商业化潜力。
趋势预测：极高
2025年技术演进呈现三大方向：1）RAG向多模态/代理化升级 2）注意力机制持续创新（32倍效率提升） 3）人机协同数据合成成为安全AI标配。推理优化技术将率先在金融、科研领域规模化落地。