「烧钱循环」共找到 214 篇相关文章
非Transformer架构的新突破，液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型，而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型，仅需900MB内存就能在端侧运行，性能优于Transformer架构模型，还降低了死循环生成比例。
Anthropic曝光自家整套，AI原生研发手册
Anthropic 在官方博客发布两篇内部实践文章，《The AI-Native SDLC Playbook》讲 AI 承担多数编码工作时软件流程安排，《How Anthropic secures its AI-native software development lifecycle》谈流程自动化后安全体系建设。
Claude写完代码不直接交了：4个Skill自查一遍，改好再找你
Anthropic将AI验收纳入循环，让Claude写完代码后进行四道检查才交付，定义了验证循环，Claude Code团队有4个自查Skill，还介绍了写验证Skill的方法、触发设置，AI编程竞争正从生成转向验证。
GitHub 千星项目：把四款 AI 编码工具变成并行科研 Agent！
本文介绍alphaXiv团队开源的千星项目OpenResearch，针对当前AI编码工具不适合科研循环、多Agent并行冲突等痛点，将四款主流AI编码工具包装成可自动运行完整研究循环、支持多Agent并行探索的科研Agent，核心设计简洁实用，覆盖完整科研工作流。
把 RAG 做成主流的公司，现在开始“做空”RAG 了
Pinecone 曾将 RAG 定义成大语言模型 grounding 标准范式，如今却宣布 RAG 时代结束。它推出面向 Agent 的知识引擎 Nexus，提出“知识编译”概念，称能提高任务完成率、降低 token 开销，整个 AI 世界都在将“推理”往上游移动。
拖拽视频编辑进入流式时代！任意时刻、任意内容，实时修改 | ICLR'26
新加坡南洋理工大学和合肥工业大学研究人员在ICLR 2026提出REVEL任务，打造免训练DragStream方法，实现视频生成时实时拖拽编辑，支持多种操作，破解两大难题，实验显示效果、泛化性佳。
算力越高收入越多！OpenAI率先验证AI商业Scaling Law：最新收入200亿美元
OpenAI首席财务官公告显示，其年化经常性收入从20亿美元涨至200亿美元，2023 - 2025年算力增9.5倍、收入增10倍。挣得多也烧得多，其还投建数据中心。首款硬件或2026下半年推出。
强化学习之父：大语言模型走错了路，不符合「苦涩教训」精神
2024 年图灵奖得主、强化学习创始人之一 Richard Sutton 在播客中批评 LLM 发展方向，认为其无真正智能，违背「苦涩教训」原则，缺乏持续学习能力，仅模仿人类，未理解世界。此观点引发 AI 社区激烈讨论。
谷歌全新Gemini Omni首曝，视频版「香蕉」来了！教授黑板推公式全对
谷歌原生视频模型Gemini Omni意外曝光，其生成视频的连贯性、一致性惊艳，还能实现实时编辑。此前OpenAI的Sora App停服，谷歌I/O 2026将开幕，多款Gemini模型或亮相。
最新！万字综述Harness革命！
作者分享Harness Engineering直播笔记，介绍Harness解决Agent落地卡点，其公式为Agent = Model + Harness，有六大核心组件，还梳理了主线，指出Harness是驾驭Agent不确定性的关键，且工程师不会失业。