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【访谈】在黑箱中寻找自我显影——对话苏仲尧｜三影堂厦门
苏仲尧个展《打开黑箱说亮话》聚焦摄影人机互动，引向对‘技术黑箱’思考。创作分三阶段，从文字照片到金属板，再结合AI。他将创作主导权回归自身，借作品探讨技术与人关系及当下处境。
既然 Claude 封了不让用，Codex 就疯狂追赶之
Claude 受限，作者转用 Codex 等 Agent 工具，效率不错。OpenAI 加大 Coding 投入，Codex 追赶势头猛。作者还分享 Codex 使用心得，介绍为 CatReader 加新功能过程，提醒加功能要谨慎。
你的AI Agent越用越蠢？港中大、浙大戳破「记忆」的谎言
香港中文大学联合浙江大学发布论文指出，当前主流的Agent记忆方案只是「备忘录」，而非真正的记忆。论文归纳出三大结构性缺陷，提出双系统共存架构，引发学术界广泛讨论。
Claude骂声中启动「隐形水印」：新模型全量嵌入，标记所有文字
Anthropic宣布新款Claude将在生成文本中嵌入隐形水印，还会给特定文件附加数字签名元数据，全球统一施行。此前A社就用Unicode贴暗标，虽称不影响生成质量，但遭质疑。
刚刚，Meta风雨飘摇中发了篇重量级论文，作者几乎全是华人
风雨飘摇的Meta发布重量级论文《Agent Learning via Early Experience》，提出「早期经验」新范式，让AI智能体「无师自通」，为突破强化学习瓶颈提供新思路。该范式结合两种策略，实验效果显著，还指出了局限与未来方向。
关于Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti的理解
文章分析Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti异常现象。通过实验和推算，发现ncu对L20 GPU上特定指令用错误执行延迟算指标，导致异常，还给出GEMM Kernel性能分析建议。
Think in Games：做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》，指出当前AI在游戏领域面临的困境，提出TiG框架结合大语言模型与强化学习，打造既会做又会说的AI，实验验证其高效性。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值：破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示，在使用RoPE的现代Transformer模型里，注意力机制Q和K表示有集中极大值，V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系，对模型设计、优化和量化有重要启示。
大模型上天、马斯克发射GPU？中国团队直接建「太空超算」
2025年11月，英伟达送H100入太空，谷歌计划2027年发射81颗搭载TPU的卫星。美国欲打造太空生态闭环，中国中科天算等团队也在行动，中科天算目标是在太空建超算中心。