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你的论文有novelty吗？复旦搞了个顶会论文查新系统
复旦大学NLP团队与WisPaper合作研发OpenNovelty系统，用于论文新颖性评估。系统基于大语言模型，强调证据与可验证性，有四步分析流程，已分析1360篇投稿并公开报告，有辅助作用但有局限。
腾讯LLM团队：对下一个 Token 预测的深入剖析，多样性 or 精准度？
最新研究证实RL能增强LLM推理，但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度，用超参压熵，为RL打造‘低熵高信号’起点，经实验验证低熵模型优势明显。
重复一下提示词，Gemini准确率竟从21%飙升至97%！
Google Research团队研究发现，重复提示词可让Gemini准确率从21.33%升至97.33%。该策略能提升主流大模型非推理任务表现，在多模型多基准测试中优势明显，且不增加延迟。
谷歌推出 Conductor：一款面向 Gemini CLI 的上下文驱动开发扩展
谷歌发布新的 Gemini CLI 预览扩展 Conductor，为 AI 辅助软件开发引入结构化、上下文驱动方法，解决跨会话丢失项目上下文问题。它将开发上下文存于持久 Markdown 文件，支持团队配置，还强调规划优先工作流。
WASI 1.0：WebAssembly可能在2026年悄然普及
WebAssembly在Wasm 3.0和组件模型发布后进展巨大，预计WASI 0.3.0在2026年发布将使其成熟落地，可在多场景替代传统容器，还介绍了其优势、关键特性及标准化情况。
Transformers v5 中的分词系统：更简洁、更清晰、更模块化
文章聚焦 Transformers v5 分词系统，介绍分词概念、流程、主流算法，对比 transformers 和 tokenizers 库。着重讲 v5 改进，如架构与词表分离，解决 v4 黑盒问题，还能从零训练专属分词器。
梁文锋署名！DeepSeek再发炸裂论文：提出“条件记忆”新范式，彻底打破GPU推理显存墙
来自DeepSeek的新论文提出“条件记忆（Conditional Memory）”新范式，推出Engram模块，实现可扩展知识查找。研究揭示U形缩放定律，构建的Engram模型性能超越纯MoE基线，还打破了GPU显存瓶颈。
前谷歌研究员发文：算力崇拜时代该结束了
前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出，过去十年 AI 创新依赖算力，但如今持续扩展训练计算资源效率极低，收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素，批判 Scaling Law，并提出未来创新方向。
谁说老实人赚不到钱？Claude用一张3500亿的支票打脸OpenAI
2026开年，Anthropic计划融资100亿美金，估值从1830亿涨至3500亿。曾因理念分歧从OpenAI出走的Amodei兄妹，带领Anthropic专注技术与AI安全，在营收、性能等方面反超OpenAI，上演逆袭。
英伟达、英特尔和AMD芯片同台竞技：CES 2026各自都展示了怎样的实力
全球最大消费电子展CES 2026上，英伟达、英特尔和AMD发布新品，AI算力芯片竞争演变为平台架构全面战争。英伟达推Rubin计算平台，英特尔发布第三代酷睿Ultra系列，AMD展示Helios平台及相关产品。