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解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
从零开始，教你用Codex搓出属于你自己的第一个硬件。
作者分享用Codex开发久坐提醒猫爪硬件的过程。先与Codex聊需求、写代码，再按其提供的清单买硬件，连线、烧录也靠它指导，还可让它调试动作、操控3D打印，体现AI时代硬件开发的便捷。
Loss收敛不代表学会：腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本
大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。
清华开源教育龙虾，沉浸式互动课堂，运行成本仅为传统的千分之一
清华大学团队将校内验证两年的AI课堂系统OpenMAIC开源。它能把主题或文档转化为互动课堂，运行成本仅为传统MOOC的千分之一。有多种组件，多智能体协作，还支持多种大模型，已获学生积极反馈。
AI祛魅之后：2026年将是AI脱下华丽外衣并穿上工装的一年
2026年AI将从概念验证迈向产业深处，展现实用价值。行业焦点从构建大模型转向让AI好用，还会从依赖算力扩张过渡到研究新架构。小模型崛起、智能体互联标准化、世界模型构建及物理智能落地成趋势。
杨植麟回复：Kimi K2训练用的H800！但“只花了460万美元”嘛…
月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本，透露用英伟达H800，GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮，还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新，团队还公开答疑。
【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】
当前主流语言模型依赖固定词表，扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型，通过将文本变成图像用视觉Transformer理解，实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。
软件的新玩法：如何 Fork 一个技能库｜AGIX PM Notes
文章围绕软件新玩法展开，指出软件正从面向人向面向机器转变，Claude Skills 代表新范式，软件或消解为面向 LLM 的 skill.md 文件。还涵盖市场总结、AI 动态及 ETF 知识等内容。
Efficiency Law, 物理精确世界模型，及世界模型引擎驱动的具身智能学习新范式
2025年秋具身智能赛道火热，特斯拉、英伟达动作不断，数据问题成落地症结。跨维智能贾奎、港中大（深圳）刘桂良探讨突破具身智能学习枷锁的方法，提出Efficiency Law和GS - World世界模型引擎及新学习范式。
推荐：AI搜索增加链接展示，从谷歌people also ask到AI搜索；AI绘画从吉卜力到Nano Banana增长方法论
文章推荐两篇内容。一是Google将在AI模式增加链接展示，访谈提及AI搜索是传统搜索迭代，核心SEO原则仍有效；二是复盘Remini借热点增长的DICE模型，含数据监测、敏捷创新、创意营销和数据验证。