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华人学生立大功！新王Mamba-3直击Transformer死穴，推理效率碾压7倍
新一代开源架构Mamba-3发布，由CMU普林斯顿原班人马打造，15亿参数性能比Transformer高4%，长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学，推理优先，有三大核心技术，还能与自注意力层混合提升检索能力。
红杉对话 LangChain 创始人：2026 年 AI 告别对话框，步入 Long-Horizon Agents 元年
红杉访谈 LangChain 创始人 Harrison Chase，探讨 Long-Horizon Agents。其认为 2026 年是 Doers 元年，这类 Agent 能处理长时程任务。还提及 Harness 架构、Coding Agent 等，指出 Memory 是壁垒，交互需同步与异步结合。
DeepSeek-R2要来了？
DeepSeek-R1发布一周年之际，其存储库更新引用全新「model 1」模型，极可能是R2。HuggingFace发文称R1降低技术、采用、心理三重壁垒。R1以推理优先，改变多项认知，故事仍在继续。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。
我们测试了百度的「AI 科学家」，它正在悄悄淘汰算法工程师
百度 2025 世界大会亮相的「伐谋」，是全球领先可商用自我演化超级智能体。它源于进化论，能让算法自我进化。实测显示其在生活场景和复杂决策问题上表现优越，架构精巧，将推动算法研发普惠化。
谢赛宁盛赞字节Seed新研究！单Transformer搞定任意视图3D重建
字节Seed康炳易团队的最新研究成果Depth Anything 3（DA3），获谢赛宁盛赞。它架构简单，能从多种输入中精准算出物体深度、还原相机位置，在新视觉几何基准上表现出色，核心秘诀是极简设计。
完全离线！开源实时语音识别神器，本地实时语音转文字，秒级延迟+说话人识别！
实时语音转文字和说话人识别需求渐长，但传统工具多依赖云端，有隐私与延迟问题。GitHub上的开源项目WhisperLiveKit是本地化语音识别方案，速度快、延迟低、支持说话人识别，适合会议等场景。
重塑注意力机制：GTA登场，KV缓存缩减70%、计算量削减62.5%
GTA由多所高校联合研发，提出大模型框架，解决传统多头注意力机制弊端。通过分组共享注意力矩阵和压缩潜在值表示，削减计算量、缩减KV缓存，实验验证其性能优、效率高，虽有局限但前景好。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。
关于 Multi-Agent 到底该不该做，Claude 和 Devin 吵起来了
有两篇多智能体文章引发热议。Anthropic分享多智能体研究系统构建经验，指出适合特定任务；Cognition认为当下AI Coding暂不适用多智能体。文章还介绍多智能体架构、提示词原则等内容。