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MiniMax重磅开源M1模型：百万上下文超DeepSeek R1，实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。
AI大模型重塑学习硬件：从工具到伙伴 | 网易有道孟旭
网易有道词典笔产品负责人孟旭在AICon大会分享，以有道AI答疑笔为例，阐述智能学习硬件在大模型催化下从“学习工具”进化为“智能伙伴”，其发展呈“需求牵引 - 技术支撑 - 体验升级”螺旋路径。
AI 领域新动向！持续思考模型CTM横空出世：AI 向生物智能迈出重要一步
Sakana AI 推出新型 AI 模型 CTM，重新引入「时间」和「神经元动态」到 AI 计算核心。它有诸多创新，在迷宫探索、图像识别等任务表现出色，虽有训练慢等不足，但为 AI 向生物智能迈进提供新思路。
TreeHop：无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。
“35岁以下科技创新35人” 中国区新一届入选者名单发布，他们是中国科技创新的坚强力量
《麻省理工科技评论》揭晓2025年“35岁以下科技创新35人”中国区入选者名单，AI是核心主线。如罗福莉推动国产大模型发展，范铃羚关注低能耗智能计算等。这些青年才俊来自多领域，正塑造中国创新生态。
76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
流式意图检测+永久记忆，NUS&NTU发布Pask：把贾维斯AI拉进现实
南洋理工大学谢之非团队提出Pask，采用「底层小模型流式意图检测」+「上层Agents执行」架构，实现实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。它包含需求检测、长期记忆和主动系统模块，经测试效果良好。
Thin Harness, Fat Skills：AI工程架构的本质
文章介绍了AI工程架构本质，阐述Garry Tan倡导的智能体工程三原则，分析架构分层，包括Fat Skills、Fat Code和Thin Harness层，还通过案例展示技能文件进化特性，提及社区讨论、边界迁移和工程纪律价值。
中大 × MBZUAI重磅开源！A₁：全透明高效 VLA 模型，机器人实时控制成本直降 76% 丨CVPR 2026 Findings
开放世界机器人操作被大模型算力成本和推理延迟难题困住，中大与MBZUAI团队推出全开源的A₁模型，其自适应推理方案降低推理延迟和骨干计算量，性能超主流基线，打破‘高性能=高成本’魔咒。