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华为新架构砍了Transformer大动脉！任意模型推理能力原地飙升

即便Transformer是AI世界基石，但遇到复杂数学题或多步逻辑推理时表现不佳。问题出在Attention机制。华为诺亚方舟实验室推出Nexus高阶注意力机制架构，能提升模型推理能力，且参数零增。

面对科研难题，AI科研加速营招募启动。由上海人工智能实验室等主办，公益开放。以真实科研任务为主线，用“书生·端砚”实践，课程覆盖多领域，学员可获多种权益。

上海人工智能实验室等机构提出IWR - Bench评测基准，从“image - to - code”迈向“video - to - code”，对28个主流模型测试，最佳模型GPT - 5仅36.35分，指出当前模型短板，为研究指明方向。

阿里通义实验室Qwen Pilot团队发布系列博客剖析大模型强化学习机制与局限，推出新算法FIPO。该算法引入Future - KL机制，解决‘推理长度停滞’问题，在多项测试表现优异，还介绍招聘信息。

人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。

香港大学数据智能实验室开源“纳米级 Clawdbot”Nanobot，代码仅 4000 行，复刻 OpenClaw 核心功能，瘦身 99%。它具备成熟智能体能力闭环，学习成本低，自带四个实用模板，支持一键安装。

上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO，它基于离散扩散建模，打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型，它解决了生成慢、质量受限等问题，在多项评测中夺魁。

文章介绍腾讯朱雀实验室开发的AI安全红队测试平台A.I.G，能对AI系统做全面“安全体检”，覆盖AI基础设施、MCP、LLM等风险。它功能实用，安装简单，适合折腾AI服务或MCP的人。

检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0，基于MCP架构，降低技术门槛与学习成本，让科研专注创新。

清华大学团队在《科学》发表DrugCLIP研究，将对比学习引入药物发现，把分子对接转为向量检索，使虚拟筛选速度提升千万倍，还构建全球首个全人类蛋白质组药物筛选数据库。