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Qwen3接连放出No Thinking, Thinking两大模型，Gemini2.5 pro顶不住啦
Qwen推出非推理模型`Qwen3 - 235B - A22B - Instruct - 2507`后，又放出推理模型`Qwen3 - 235B - A22B - Thinking - 2507`。非推理模型在多方面功能增强，推理模型能力强，超DeepseekR1，可试用。
Mamba一作预告新架构！长文论述Transformer≠最终解法
Mamba一作将演讲整合成科普长文，探讨SSMs和Transformer模型权衡之术。认为Attention非万能，Transformer是阶段性最优。几天后将发布新架构，能与Transformers兼容，还回顾了两模型特点及结合优势。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
整体工程：有机解决复杂演进系统中的问题
软件开发中项目延期、架构偏离等问题，常由非技术力量导致。整体工程将这些力量纳入技术决策，能解决复杂演进系统问题，还介绍了实践方法及好处。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。
狂涨 2W+ star，安卓终于“满血”用上！
AirPods在非苹果设备上功能受限，而开源项目LibrePods打破这一限制。它由16岁印度少年开发，逆向解析协议，让非苹果设备伪装成苹果设备与耳机通信，解锁多项高级功能，已支持安卓和Linux。
“iFold”，苹果AI新成果
苹果发布基于流匹配的蛋白质折叠模型SimpleFold，被戏称“iFold”。它用通用Transformer模块搭配流匹配生成范式，3B参数版本追平谷歌AlphaFold2性能，还解决了传统模型算力依赖问题，效率高。
0.005%参数量超越SOTA！提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。
Codex 大更新：一个 AI，接管你所有软件。
Codex 迎大更新，有望成 OpenAI 超级应用核心。它能与多工具协作，超 300 万开发者在用，近半使用场景非写代码。具备跨应用多 Agent、非编码任务处理等功能，还增添图像生成等特性。
别人都在卷视觉，这家具身公司偏要卷“手感”
非夕科技坚持力觉优先路径研发具身智能，过去十年专注自研机械臂，产品应用广泛。此次推出Enlight初昕系列机械臂和MICO双臂机器人平台，还构建模块化产品生态，定位通用机器人基座平台，为具身智能落地打基础。