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Transformer可以改装成Mamba了：苹果把推理成本直接打成线性
苹果将Transformer改造成Mamba，采用‘两步走’策略，先造中间形态，再转成Mamba，避免性能崩塌。实验显示，新方法性能几乎没掉，成本逻辑改变，为模型降本重构提供新可能。
Gemini证明数学新定理！全程没联网
Gemini内部数学版学霸模型FullProof全程不联网，帮数学家证明代数几何领域新定理，即0亏格映射到旗簇空间的motivic类等价结论。它埋下关键思路伏笔、独立给出反例，比Macaulay2更优。
CoT 之后，CoF 如何让帧间逻辑从「隐式对齐」变成「显式思考」？
CoT 虽提升语言模型推理能力，但在 C 端场景有局限，且被质疑并非真实推理。视觉领域提出 CoF 概念，Google DeepMind 团队引入理论，让视频模型通过帧链推理提升帧间一致性，还具强大泛化能力。
启发学习：让大模型认知从外化到内生
当下大模型能力多靠人为框架，能力上限受限。文章提出“启发学习”，将其集成到推理侧成Isaac框架，通过Prompt与网络层注入复用旧经验，实验显示能大幅提升大模型任务性能。
OpenCode AI编程实践：利用推理路由低成本开发游戏
文章介绍用 OpenCode 结合 DigitalOcean 推理路由器开发点球大战游戏 PK Shootout。其按任务选模型，多数任务路由到 MiMo V2.5 和 GLM - 5.2，成本约 8.25 美元，远低于只用前沿模型。文中还分析开发各环节及适用场景。
低延迟、高吞吐，LLM优化与高效推理引擎综述
LLM计算成本高，用户要低延迟，企业要高吞吐。工程师开发优化技术，如动态批处理、KV缓存、模型量化。论文对比25款推理引擎，还探讨了多模态支持、手机端推理、新型架构支持等进化方向。
智谱联合清华开源多图参考视频生成模型，带来主体一致性新高度
合肥工业大学、清华大学和智谱开源多主体参考视频生成模型Kaleido。它用全新数据构建法和精巧架构，解决主角与背景混淆难题，实验显示其在多维度表现优异，超越现有开源模型。
吴恩达来信：开放模型，开放执行框架，开放安全
吴恩达团队用闭源模型做安全审查遇阻，后改用 OpenWorker 框架结合开源权重模型 Kimi K3 和 GLM 5.2 取得进展。他认为开放模型和执行框架能带来更安全系统，开源权重模型舆论战虽胜，但立法层面未胜。
人物一致性新王Nano Banana登基，AI图片编辑史诗级升级。
Nano Banana是神秘的AI绘图新模型，大概率出自Google。它生图一致性超强，在人物一致性、背景替换等多方面测评中完胜GPT - 4o等模型。虽仅在LMArena盲测随机出现，仍值得一试。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。