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PAS刊发西工大张伟伟教授智能流体力学重磅综述论文
西工大张伟伟教授团队受主编邀请，系统调研人工智能与流体力学交叉领域进展。通过科学计量学方法，展示发展脉络、现状与前沿方向，分析研究格局、梳理团队，为该领域提供全景图。
模型压缩与量化：让大模型走向轻量化落地
文章介绍模型压缩与量化技术，其能在保持性能时降低大模型计算和存储需求，实现边缘设备高效部署。还阐述基础知识、关键技术路径、应用场景，并探讨未来发展方向。
大模型评估排障指南 | 关于 LaTeX 公式解析
这是大模型评估排障指南系列第二篇，聚焦 LaTeX 公式解析。评估难点是解析和比较模型输出与标准答案，无标准方法。lm - evaluation 框架用 sympy 解析准确率约 0.94，还给出缓解问题办法。
拒绝计算“一视同仁”！Elastic Attention：让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高，现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention，引入轻量级Attention Router，具备动态路由等亮点，在主流模型测试中效果好。
让 AI 像真人一样操控手机完成各种复杂任务
MobiAgent是强大的移动端智能体系统，含智能体模型家族、加速框架、评测基准。能让AI像真人操控手机完成复杂任务，提供开箱即用App，内置经验检索模块可自动优化规划。
NUS&复旦&清华：首个系统性大模型Latent Space综述
新加坡国立大学等多机构发布大模型潜在空间领域首个系统性全景综述，从“基础—演进—机制—能力—展望”拆解潜空间范式的底层逻辑、技术路径与未来前景，还对比了潜空间与显式空间差异。
2026！开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026 年刚开始，大模型领域研究者达成默契，arXiv 论文高频出现 Self-Distillation。传统强教师依赖范式难适配模型持续进化，Self-Distillation 成破局点。MIT 等机构发布三项研究成果，均用信息差实现模型自驱动升级。
LLM时代的事件抽取：从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值，认为其未被削弱，应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等，还提出六大未来研究方向，指向将其演化为智能感知与记忆层。
AI Infra进阶：如何让大模型输出确定的结果
文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略，因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响，给出vLLM实现Batch Invariance的方法。
旧金山大停电，Waymo自动驾驶汽车瘫痪，特斯拉赢麻了
上周六旧金山大规模停电，由PG&E变电站火灾引发，约12万用户受影响。Waymo自动驾驶汽车因信号灯熄灭大规模瘫痪，造成交通堵塞。而特斯拉开启FSD的汽车正常行驶，凸显不同技术路线优劣。