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CVPR2026 | 鬼手想点谁就点谁？LaSM让GUI智能体把注意力「收回来」
文章聚焦弹窗式环境注入攻击，指出多模态智能体易受环境干扰致目标漂移。提出 LaSM 方法，通过放缩关键层权重让智能体注意力回到任务，实验显示其提升防御效果，且对正常任务影响小。
ICML'25 | 告别手动SFT！一句话得到你的专属大模型LoRA
传统微调方法开销大、部署难，Text-to-LoRA (T2L) 框架应运而生。它基于自然语言指令对 Transformer 模型即时适配，有三种架构变体，采用两种训练方法，实验显示其在多维度表现有效。
大模型最后一层竟是推理累赘？绕开对齐税，奥数准确率暴涨 22.4%！
Qwen团队等最新研究打破传统认知，揭示‘对齐税’现象。提出置信解码策略，在多架构、评测集上表现出色，能绕过‘对齐税’，提升推理准确率，且工程开销低，为大模型发展提供新思路。
后训练中的RL已死？MIT新算法挑战传统后训练思维，谢赛宁转发
MIT研究人员提出RandOpt新算法，挑战传统后训练思维。该算法通过随机扰动和集成突破限制，在多任务中表现出色，揭示了预训练模型权重空间的“神经丛林”现象，引发AI社区关注。
Transformer创新架构SALA：上下文更长，推理更快
面壁智能发布行业首个大规模训练的稀疏 - 线性注意力混合架构 SALA 及文本模型 MiniCPM - SALA。该架构降低推理开销与显存占用，MiniCPM - SALA 在长文本处理及推理上表现出色，还发起大奖赛探索性能极限。
Qwen3.8-Max 正式版终于发布了，能不能打过 GPT 看这里
Qwen 3.8 Max 正式发布，沿用 Qwen 3.5 架构，参数量扩展，重点提升 Coding、Work 和 Agent 能力。它将开放权重，价格有优势。在多项测试中表现出色，还新增多模态能力，已可使用并有优惠。
斯坦福新论文：微调已死，自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出，依靠上下文工程，无需调整权重，模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE，不依赖模型重训，让上下文自主进化，在多场景测试中表现优于多种方法。
Nathan Lambert：GLM-5.2是开源Agent重大突破，连锁反应将渗透进更广泛的经济体
开源AI观察者Nathan Lambert称GLM - 5.2能做顶尖付费AI才能做的事，是开源Agent重大突破。其表现超预期，是首个在编程框架中用着‘手感极佳’的开放权重模型，将给闭源模型带来价格压力。
OpenAI 迈出关键一步：LLM 黑盒不再是盲盒
OpenAI开源新研究成果，提出全新范式，训练权重稀疏的Transformer模型以提取人类可理解的电路。该方法分三步，关键结果显示稀疏模型优势多，但也存在训练成本高、规模有限等局限，还给出两条未来路线。
Qwen3.8-Flash-Next：SGLang Day-0 支持
2026年8月26日，Qwen团队开源多模态MoE模型Qwen3.8-Flash-Next，是Qwen4架构早期预览版。SGLang在发布首日提供完整支持，模型架构多方面升级，亮点众多，还介绍各组件优化及PLE架构与卸载优势。