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短视频刷多了AI也会变蠢！“年度最令人不安的论文”
最新研究显示，大模型灌多垃圾内容会‘脑损伤’，研究人员用不同维度定义垃圾数据并训练模型，测试其核心能力，发现垃圾数据致认知下降，且损伤不可逆，还给出行业启发。
李飞飞万字长文爆了！定义AI下一个十年
李飞飞新文指出AI下一个前沿是「空间智能」，揭秘其「世界模型」核心框架和三大核心支柱。构建具备空间智能的AI需世界模型，其应用涵盖创意、机器人、科学医疗等领域，有望提升人类生活。
Karpathy 回应争议：RL 不是真的不行，Agent 还需要十年的预测其实很乐观
Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题，如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应，包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。
AI 行业最新的 18 个前沿认知
文章整理了火山引擎AI领航者计划活动中，大厂、投资人和创业者对AI行业的18条前沿认知，涵盖模型层、应用层和产业层，如强化学习成竞争焦点、视频生成将崛起等，展现2026年行业新趋势。
对「学习」的一切认知都错了
曾被认为不可能的超大模型如今成功驱动ChatGPT等，改变了对学习的理解。彩票假说解释其成功：大网络有中奖子网，能提供更多找简单解的机会，调和了经验与经典理论。
马斯克说到做到：开源X平台核心推荐算法
X（原Twitter）开源内容推荐Feed on X召回、精排推理、策略代码，模型参数配置较小，应是简化Demo版。召回用双塔模型，精排用双层Transformer，还介绍了系统架构、模型细节等。
TileLang深入详解-第二章-TileLang 核心编程抽象
文章深入解析TileLang核心编程抽象，介绍写kernel的方式，阐述TileLang三层抽象特点及适用场景，展示JIT工作流、接口和执行后端，还提及性能优化、基准测试、正确性校验，最后用GEMM示例对比三层抽象差异并给出使用建议。
万字长文 | 异构算力技术架构与核心组件解析
文章聚焦异构算力技术架构与核心组件，解析主流AI芯片特点、国产芯片技术路线；介绍高速互联技术、网络拓扑结构及优化方法；阐述大模型存储需求、分布式存储技术及数据预处理与加载技术，为AI计算提供全面方案。
Prompt、Skills、MCP：大模型上下文工程核心链路
文章聚焦大模型上下文工程，介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础，但其有脆弱、难管等痛点，促使向上下文工程演进；Skills是能力单元，可显式化能力、动态组合；MCP解决能力集成问题，虽有争议但理念重要。
雪岭 · 再谈SPAD-SoC——数字激光雷达的核心
文章从应用角度探讨SPAD - SoC在激光雷达中的应用特点，分析其成为未来激光雷达接收单元发展方向的原因，指出虽有挑战但正被克服，还介绍了多家企业的应用情况。