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突发！曝阿里通义薄列峰离职，此前为应用视觉团队负责人
五一节后爆料阿里通义实验室应用视觉团队负责人薄列峰于4月30日离职。他曾带领团队做出爆款功能，现加入某互联网大厂。今年2月语音团队负责人鄢志杰也已离职，接替人选均成谜。
看懂这篇，你就能秒懂 LLM底层秘密—Transformer原理解析
文章由浅入深介绍LLM基础知识，着重解析Transformer原理，结合案例讲解其工作流程，还介绍当前开源旗舰LLM架构变化，如DeepSeek V3等模型的创新，最后强调模型能力与应用形态的关系。
Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年，Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位，但会在效率和混合上微调。同时，扩散语言模型虽有工具调用缺陷，但在数据稀缺时或成更好的学习者。
谷歌创始人布林：当年发完Transformer论文，我们太不当回事了
在斯坦福大学工程学院百年庆典活动上，谷歌联合创始人谢尔盖・布林与校长、工程学院院长对谈。他回顾谷歌发展，称曾对Transformer论文未足够重视，还分享对专业选择、大学模式、学术与产业等方面的看法。
告别Transformer，重塑机器学习范式：上海交大首个「类人脑」大模型诞生
上海交通大学团队发布首个「类人脑」大模型 BriLLM，脱离传统 Transformer 架构限制。它基于 SiFu 学习机制，有可解释性、能无限处理上下文等优势，还支持多模态融合，已获交大重点项目资助。
视觉模型既懂语义，又能还原细节，南洋理工&商汤提出棱镜假说
南洋理工与商汤团队提出 Prism Hypothesis（棱镜假说）与 Unified Autoencoding（UAE）。论文指出视觉基础模型中语义理解和像素保真很难兼得，用频率谱统一视角解决冲突，UAE 实验效果良好。
直播预约 | Transformer 模型能否通过连接训练数据中的离散知识进行推理？
为研究Transformer是否具备组合式推理能力，提出FTCT合成任务。实验发现Few - shot CoT提示可激发推理能力，训练与测试相似度、模型复杂度影响推理能力。还分析了其内在机制，展示其泛化推理潜力。
刚刚，马斯克开源基于 Grok 的 X 推荐算法：Transformer 接管亿级排序
X 工程团队宣布开源 X 推荐算法，该算法结合网络内外内容，用基于 Grok 的 Transformer 模型排名。马斯克曾在 2023 年开源部分算法，此次是近三年后再行动。算法开源或因平台此前分发机制受争议。
拒绝「盲修」：JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力？
现有 Image Editing Agent 缺乏视觉反馈，易致「指令幻觉」和 Reward Hacking。JarvisEvo 应运而生，它通过 iMCoT、SEPO、On - Policy Reflection 等技术，结合 ArtEdit 数据集和三阶段训练，在修图上表现出色，意义超图像编辑。
内存直降50%，token需求少56%！用视觉方式处理长文本
在NeurIPS 2025论文中，南京理工大学等校研究团队提出VIST框架，为大语言模型长文本高效推理提供视觉解决方案。它模仿人类阅读机制，让模型具备选择性阅读能力，减少Token需求和内存使用。