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突发，Claude刷新物理学世界纪录！单挑基于杨振宁理论9圈难题
本文报道Anthropic的Claude攻克理论物理前沿难题，成功算出平面N=4超杨-米尔斯理论六粒子振幅的九圈结果，打破人类此前保持的八圈纪录，计算成本仅几千美元，展示了大模型在科研领域的突破性能力。
The Batch: 979 | LLM 清理智能体的“垃圾”
研究人员提出选择性管理智能体记忆之法，小红书Xubin Hao等构建Self - GC。它在送上下文给LLM前，让大语言模型决定内容取舍。测试显示其删历史少且保留必要细节能力强，不过未测其输出质量。
OpenAI公布首颗自研推理芯片成绩，下一代已进入制造阶段
8月25日，OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño性能测试结果，首次给出其在多款公开大模型上的具体数据。该芯片在低功耗下实现高推理吞吐量和低延迟，性能超英伟达芯片，B0版已进入制造阶段。
卡帕西点赞Transformer内置计算机！每秒3万Token吞吐，拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。
ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题，当前AI模型多在数值仿真数据上训练，难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench，含真实与仿真数据，设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
腾讯AngelSlim升级，首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架，推理速度飙升1.8倍
随着大模型应用成本与延迟问题凸显，腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架，将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍，还具全模态训练、面向部署等亮点，有开源代码。
如何让LLM的输出更有创造性和随机性？
文章指出让大模型生成随机创造性内容困难，介绍了调整温度和top_k参数等提升LLM创造性和随机性的方法，还提到min_p参数影响及外部引入随机性思路，不过LLM本质有局限，多智能体或可缓解。
首次披露！DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文，公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3：规模的挑战和对AI架构硬件的思考》，从硬件架构和模型设计双重视角，探索其经济高效的大规模训练和推理方法，介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。
Gemini 3.5 Pro绝密泄露，前端赶超Fable 5！
全网被Gemini 3.5 Pro泄露刷屏，传闻7月17日发布。它在前端生成表现出色，一次成型、精准零失误，性能超Fable 5，但在硬核推理等任务上不如Fable 5和GPT - 5.6。谷歌为其重预训练，还准备对标GPT - Image 2的图像模型。