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老牌Transformer杀手在ICLR悄然更新：Mamba-3三大改进趋近设计完全体
Transformer架构仍是AI主流，Mamba作为挑战者影响力大。Mamba-3在ICLR 2026盲审，有梯形离散化、复数化状态空间模型、多输入多输出状态空间模型三大改进，实证表现佳，适合多场景。
jina-reranker-v3刷新全球重排榜，效率狂飙4.79%
jina-reranker-v3作为LLM时代向量模型，提出“最后但不晚”交互机制，解决文档检索效率与效果权衡、多语言文档重排性能与效率平衡、模型泛化能力和适应性等问题，架构与训练方案有创新。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
Anthropic：怎么才能控制模型的行为，做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客，围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源，有Context Rot现象，介绍了上下文工程概念、构成，还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。
2篇最新152页论文，RL+LLM被彻底讲透了！
今天分享2篇2025最新RL×LLM的技术综述，分别聚焦“RL在LLM全生命周期的打法”和“RL如何炼成大推理模型”，梳理玩法、组件、算法演进等内容，还给出开源模型、数据等盘点。
Thinking Machines曝LoRA终极指南：10倍学习率，媲美全参微调
Thinking Machines推出论文《LoRA Without Regret》，研究LoRA与FullFT达到相近表现的条件。通过实验发现，把握关键细节，LoRA可与FullFT性能相当，还探讨了关键因素、批大小效应等内容。
NeurIPS 2025 Spotlight | FSDrive统一VLA和世界模型，推动自动驾驶迈向视觉推理
面向自动驾驶的多模态大模型存在问题，FSDrive提出“时空视觉CoT”，让模型“以图思考”，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。该方法在不改动原有MLLM架构前提下激活图像生成能力，实验表现出色。
一块画板，Nano Banana，无限创意：谷歌新工具实测
谷歌Labs推出AI概念板Mixboard，由Nano Banana图像模型驱动，整合Gemini 2.5 Flash模型。可上传个人图像混合编辑，适合设计师等。现仅在美国公开测试，速度快，操作便捷，能高效验证想法。
“双英”同框解释“算力联姻”：眼前的恩情未来的路
北京时间9月19日凌晨，英伟达黄仁勋与英特尔陈立武同屏直播，解释英伟达50亿美元入股英特尔事宜。双方将融合技术，构建AI计算基座，瞄准近500亿美元市场，投资也会影响产业竞争格局。
全是套路！英伟达千亿美元投OpenAI，奥特曼拿钱买卡还让甲骨文赚差价
英伟达计划向OpenAI投资最高1000亿美元，OpenAI要用这笔钱构建至少10GW的AI数据中心，全用英伟达系统。首笔100亿预计2026年下半年投入。此外还存在甲骨文参与的“三角财富循环”。