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马斯克惊叹！DeepSeek和Kimi先后出手，捅破了Transformer的「潜规则」！
文章介绍了DeepSeek和Kimi在残差连接上的突破。DeepSeek让连接权重可学习，用数学约束保证稳定性；Kimi将注意力机制用于层间连接，解决了更根本的问题，性能提升显著。
机器人新势力估值断层加速，具身智能靠什么穿越风暴？
文章指出机器人新势力估值断层加速，具身智能公司估值复杂，标准难统一。其智能路线收敛，但暂无领先团队。投资上，虽人才被认为处‘价值低谷’，但 VC 要回归商业本质，港股上市规则也引发担忧。
估值315亿！田渊栋AI创业，谷歌、英伟达和AMD参投
Meta离职的田渊栋官宣创业，成立RSI，获6.5亿美元融资，估值约316亿。8位联创阵容豪华，团队致力于构建开放式架构，让智能体自主学习升级，目标打造具5万博士能力的智能系统。
一场关乎纯度99.9999%的国运之战
2026年，一场围绕电子特种气体纯度的“国运之战”正激烈展开。其纯度要求已严苛至6N乃至更高，这关乎国家科技自立、产业安全。当前中国电子特气市场虽扩大，但本土产业面临外资封锁，国产化突围道阻且长。
警告：你的Agent可能无法"解决"真实世界的视觉问题
文章提出 AgentVista 评测基准，含 209 道任务，横跨 7 大领域 25 个子方向。评测 14 个主流模型，最强的 Gemini - 3 - Pro 准确率仅 27.27%，揭示多模态 Agent 在视觉理解、工具调用等方面挑战大。
DeepSeek深夜炸场，开源了一个新项目&论文，V4打前站？
凌晨，DeepSeek开源新项目Engram并公开论文。Engram用可扩展的O(1) N - gram记忆替Transformer早期层节省算力，在多方面实验表现出色，如推理任务增幅大于知识任务，还分析了其机理和系统效率。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
从多模态大模型中「拆」出音频向量模型
Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2，推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验，介绍架构、训练数据，对比四种做法，还提及评测、应用场景及结论。
The Batch: 906 | AI 巨头分担维基百科的成本
维基百科成立25周年，维基媒体基金会与Amazon、Meta等多家AI公司达成合作，推出Wikimedia Enterprise计划，允许合作方高速大规模访问数据。维基百科需资金支持，AI公司也需其数据训练模型。
收官｜近50万人次参与！首届北京艺术与科技周“热力值”拉满
12月7日，首届北京艺术与科技周在798艺术区收官。活动联合16+家机构，邀100+嘉宾，有100+场展演对话，近50万人参与。科技领袖对话、艺术先锋云集，还有多项原创首发，引25+家媒体关注。