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网络基础设施如何支撑大模型应用？北京大学刘古月课题组5大方向研究，相关论文入选ACM SIGCOMM 2025
在智能计算和网络演进背景下，北大刘古月课题组聚焦网络研究。其 5 篇论文入选 ACM SIGCOMM 2025，从架构、数据、运维、安全四个维度形成技术闭环，推动新一代网络系统发展。
The Batch: 881 | 一千万 token 的输入上下文
Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS，能处理一千万token输入。它替代注意力层，训练后在长上下文任务中表现佳，但小模型，大规模表现未知。
一篇自进化Agents技术最新综述：迈向人工超级智能
LLMs有局限性，研究者关注自进化Agents系统，其范式转变为人工超级智能铺路。文章回顾自进化智能体研究进展，围绕‘什么要进化’‘何时进化’‘如何进化’展开，提供理论和实践指导。
开源版MetaQuery来了！OpenUni用1.1B参数媲美BLIP3-o-8B，数据代码完全开源
南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni，仅 1.1B 参数达 8B 模型性能，代码、权重、数据全开源。它架构极简、参数高效，还继承了多模态理解能力。
Claude 4发布！世界最强编程模型来了
Anthropic发布Claude 4家族，含Claude Opus 4和Claude Sonnet 4，代码能力强，重新定义AI编程助手能力边界。有新功能，企业认可，Claude Code上线，记忆能力提升，立即可用且价格不变。
Lilian Weng：Harness才是模型自我迭代的现实起点和关键，而不是直接重写权重
Thinking Machines Lab联合创始人Lilian Weng发文指出，实现AI递归式自我改进（RSI），设计围绕模型的执行系统“Harness”才是现实起点。文中详述Harness设计模式、优化路径，也指出自我改进面临的瓶颈。
几张GPU干翻超算！耶鲁AI颠覆化学合成，实验成功率71%
近日，耶鲁大学李昊特团队开发 AI 系统 MOSAIC，将化学合成知识分 2498 个领域训练专家模型。测试中对超 35 种新化合物合成成功率达 71%，还完成难反应与新反应，相关论文发表于《自然》。
一个月狂揽2w+star，带你手搓自己的claude code！
Claude Code受广泛关注，但多数讨论抽象或为‘黑盒用法’。`learn-claude-code`项目对其深度拆解，通过12个课程教构建智能体载具系统，开源超一月揽34K star，还提供Web交互平台。
UniPat AI开源SWE-Vision：五百行代码打造SOTA视觉智能体！
多模态大模型代码能力进步大，但基础视觉任务常失误。UniPat AI开源SWE-Vision框架，让模型用Python代码处理视觉判断。它极简设计，在五个视觉基准测试达最优，提升前沿模型视觉表现。
从Transformer到GPT-5，听听OpenAI科学家 Lukasz 的“大模型第一性思考”
2017年《Attention Is All You Need》提出Transformer架构，重塑AI版图。其作者“Transformer八子”中，Lukasz Kaiser加入OpenAI，参与GPT-4、GPT-5等研发。他10月将出席大会分享见解，曾预言多模态等趋势已渐成现实。