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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。
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。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
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”。
Nvidia GPU深度解析
文章深度解析Nvidia的B30A（传闻）、HGX H20、H100、B200和B300（Ultra）五款GPU，从架构、性能、内存、封装工艺和应用场景等方面对比差异，助读者选合适GPU。
OpenAI官方揭秘：我们这样用Codex写代码「7大核心用法、6条最佳实践首次公开」
本文基于对OpenAI工程师访谈和内部数据，汇编了Codex的7大核心用法，如代码理解、重构与迁移等，还给出6条最佳实践，展示其如何助力团队高效工作、提升质量及管理复杂性。
AIGC全生命周期业务风控白皮书，从备案到运营的合规与安全实践
2025年《人工智能安全治理框架》2.0版发布，凸显AI安全重要性。数美科技发布《AIGC全生命周期业务风控白皮书》，构建全生命周期业务风控体系，涵盖备案攻略、评测要点、账号与内容风控等，还有实战案例。