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Transformer祖传设计遭暴击，COLM顶会三篇论文发难
COLM 2026上，三篇论文对Transformer关键技术发难。《Cracks in the Foundation》指出长上下文架构选择影响大；《Lost in Backpropagation》揭示输出投影层信息损耗严重；《When Fewer Layers Break More Chains》表明层剪枝影响长链推理。
小模型推理极限在哪里？微博开源3B小模型，比肩顶级闭源
微博新开源的VibeThinker - 3B小模型，将特定能力维度性能推向极限。它在数学竞赛、编程等可验证推理基准上表现优异，成绩直逼顶尖大模型。其训练流程层层叠加，还提出参数压缩 - 覆盖假说。
中国科学家首次手搓出“球状闪电”！刘慈欣科幻小说照进现实
4月16日，中科院上海光机所团队在《自然·光子学》发文，首次在实验室可控生成具球状闪电典型特征的宏观电磁孤子。其存活时间长、空间尺寸大，还能为研究提供受控平台，有潜在应用价值。
DeepSeek-OCR降本增效，10×暴力压缩还能读得清
Deepseek - OCR模型发布，通过光学压缩技术解决长文本处理的计算效率问题，能控制大模型token消耗成本。介绍了其架构设计、数据引擎及训练流程，还展示其用较少token超越现有模型的能力。
穷人福音！MIT研究：不用堆显卡，抄顶级模型作业就成
MIT研究把59个不同模型凑一起，发现强大模型对物质理解趋同，且性能越强思维越接近。研究还指出性能不佳模型的问题，认为可通过模型蒸馏让小模型模仿大模型，实现算力自由。
字节Seed新方法！开源8B代码模型：自己筛数据训练自己，同量级SoTA，还能超越百亿级对手
传统code大模型依赖人工筛选数据，成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己，打造8B参数轻量级开源代码模型，性能超百亿级对手，不过也存在通用和数学能力短板。
机器人的“ChatGPT时刻”为何迟迟未来？
俄勒冈州立大学教授乔纳森和前 Google X 高管汉斯探讨机器人有无“ChatGPT 时刻”。指出机器人领域难现单一突破，需工程实践、工具配合和数据积累，还从多方面分析了面临的问题。
Ilya交卷！黄仁勋砸50亿押注SSI，首个模型疑本周发布
Ilya Sutskever创立的SSI或本周发布首个重磅模型，引发圈内关注。英伟达砸50亿美元合作，提升其算力。该模型基于测试时训练架构，能边学边进化，或终结大模型“预训练时代”。
Meta新突破！跨模态生成告别噪声：流匹配实现任意模态无缝流转
Meta与约翰霍普金斯大学联合推出CrossFlow框架，实现跨模态生成新突破。它基于流匹配提出新范式，无需依赖噪声分布等，在多任务上媲美或超最优算法，训练成本低、速度快，还能适配多任务。
0.25秒识破未见攻击，这套检测方法没看过任何越狱样本 | EMNLP'26
大视觉语言模型带来隐蔽攻击面，现有检测器难平衡。中国人民大学与阿里巴巴集团联合提出Learning to Detect（LoD），不依赖攻击样本和手工规则，从模型内部激活学安全模式，实验效果好且代码开源。