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AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？
文章围绕Transformer架构展开，先介绍其诞生背景，对比CNN、RNN等模型，阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理，包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型，并提及通义千问3与MCP协议。
6.1B打平40B Dense模型，蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0
蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0，其以轻量级配置展现卓越性能，在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡，为大模型‘参数膨胀’提供新路径，还在多领域应用表现出色。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十三】｜GPT 架构如何工作 ？
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系，阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线，详述训练和推理流程，还提及GPT架构进化的混合专家（MoE）模型。
媲美DeepSeek！腾讯开源新版混元模型：AI Agent强化，超30种智能体指令
腾讯开源混元大模型最新版本Hunyuan - A13B，为专家混合模型，有800亿参数，130亿激活。支持快慢思考模式，针对AI Agent强化，设计超30种智能体指令。测试成绩超DeepSeek - R1等，架构和训练有优化。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等：AI赋能电磁仿真：物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模，本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法，学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构，编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存，可加速电磁建模与逆向设计。
规范驱动开发：让架构变得可执行
文章介绍规范驱动开发（SDD），它是软件架构重大转变，以可执行规范为核心，构建五层执行模型，反转传统架构关系，强调漂移检测，明确人机分工，具备五项核心能力，但采用时也面临多种权衡。
刚刚，OpenAI Astra核心架构爆出：大模型第三条Scaling法则诞生
The Information记者爆料OpenAI即将推出的Astra模型采用“recurrent depth”新推理方法，该技术能降本提效，但引发AI安全与可观测性担忧。清华与字节论文解决了循环模型“算力不公平”问题，并给出Scaling Law。
阿里AI 重磅第4发：电影级MOE 视频模型Wan2.2正式开源！
阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2，将光影、色彩、镜头语言装进模型，支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型，推理省计算资源，性能超主流模型，获国外网友盛赞。
首次！世界模型、动作模型融合，全自回归模型WorldVLA来了
阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA，首次融合世界模型与动作模型，统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据，还提出策略解决误差累积问题，实验表现优异。
Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死
当Ilya断言大模型未来在于架构创新时，中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式，从根上融合视觉与语言，以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。