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ICML 2025 Spotlight｜华为诺亚提出端侧大模型新架构MoLE，内存搬运代价降低1000倍
华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题，推理时将专家输入改embedding token，用查找表替代矩阵运算，实验显示性能与MoE相当，大幅降推理延迟。
手握1000项专利的“药物狂人”，为何在AI制药时代选择逆行？
手握约1000项专利的再生元联合创始人乔治·扬科普洛斯，在AI制药成热点时选择逆行，坚持内部研发、人类遗传学和基础生物学。他批评跟风，强调深入理解疾病机制，认为AI可增效但不能决定方向。
AI给你的总是平庸答案?5.8万星插件证明:问题不在模型,在你
GitHub上5.8万星的`taste-skill`仓库，无模型代码，仅用文本规则让AI编程工具输出更有品味。揭示AI默认给平庸答案是概率采样结果，还给出反中位数三问及AI时代变贵的是判断力。
行为记忆+认知记忆，中科大MemWeaver重构LLM个性化记忆
论文MemWeaver被The Web Conference 2026接收，它聚焦用户从隐式到显式文本交互时个性化生成的升级问题。提出将用户历史升级为层次化记忆，构建行为与认知双记忆模块，主实验表现优，消融实验验证其结构设计关键。
Codex跑了22小时，真赚16.88美元：奥特曼预言的「AI打工人」来了
开发者Chris让Codex按「去GitHub上赚5美元」指令运行22小时，几天后获16.88美元。虽流程细节缺验证，但显示Codex在特定条件有「找漏洞→提PR→跟进审查」能力，不过距真正自主赚钱仍有距离。
Hermes推出Curator功能：自动清理Skill 仓库
Hermes推出Curator功能解决技能仓库膨胀问题。它每7天（可配置）自动运行，检查技能使用频率等数据，将30天未用技能标记为‘stale’，90天未用的移至归档目录，还能建议技能合并方案。
喂给AI的Skill正让它变笨！清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现，给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌，而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因，经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。
伦理防线不可靠！分布偏移诱导，大模型进入暗黑模式
香港理工大学与西北工业大学联合研究指出，当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规，预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移，模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效，凸显现有范式缺陷。
马斯克说漏嘴了！Claude Opus参数5T，Sonnet 1T
马斯克发帖透露xAI的Colossus 2超算训练模型情况，还回应网友时“手滑”泄露Claude的Sonnet 1T、Opus 5T参数。此外，文章梳理网友对Claude各版本参数的推测，也提到Anthropic未发布模型Claude Mythos。
Claude 开始收“代码审核税”：一条 PR 25 美元，大厂一年或花百万，还得上交整个代码库
3月9日，Anthropic推出代码审查产品Code Review，运行在GitHub和CI流程，按token计费，每次15 - 25美元，速度约20分钟/次，用整个代码库分析。虽能发现问题，但价格贵、速度慢，还遭“既当运动员又当裁判”质疑。