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国产AI首次「长出」原生记忆，非Transformer架构成新王！机器狗当场引爆WAIC
WAIC世界人工智能大会上，国产黑马RockAI的大模型Yan 2.0 Preview亮相，可多终端无损部署。它基于非Transformer架构，训练效率高，有原生记忆，实现端侧AI，展现出自主学习和多模态能力，引发关注。
十分钟出结果，陶哲轩用Gemini Deepthink帮人类数学家完成Erdős问题论证
Erdős问题网站专注数学研究与解答，收录厄尔德什提出的各类数学问题。11月20日，Wouter van Doorn提出反例，陶哲轩提交给Gemini 2.5 Deep Think，十分钟得到证明，他半小时转为基础证明。之后Boris Alexeev用Harmonic的Aristotle工具完成形式化。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？
文章围绕Transformer架构展开，先介绍其诞生背景，对比CNN、RNN等模型，阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理，包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型，并提及通义千问3与MCP协议。
陶哲轩转发！华人数学博士后反超DeepMind AI，停滞18年数学问题1个月内3次突破
DeepMind的AlphaEvolve打破集合和差问题18年纪录，华人博士后Fan Zheng等数学家出手反击。人类用测度集中性少量辅计算机，1个月内该问题3次突破，陶哲轩称不同方法可互补推动数学进步。
Meta没做的，英伟达做了！全新架构吞吐量狂飙6倍，20万亿Token训练
英伟达发布全新架构9B模型NVIDIA Nemotron Nano 2，以Mamba - Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍，对标Qwen3 - 8B并在多任务中表现持平或更优，还开源模型及大部分预训练数据。
GPT-5问题太多，奥特曼带团回应一切，图表弄错是因「太累了」
GPT - 5发布后问题频出，在数学、逻辑、编码任务中失误不断，还出现低水准图表错误，引发吐槽质疑。OpenAI联合创始人Sam Altman等在Reddit AMA活动中回应问题，给出解决方案并分享未来规划。
谷歌T5Gemma重燃架构之战！「套壳」反杀Gemma本尊，9B推理快得离谱
2023年以来大模型战场由decoder - only架构主导，Google双线出击。T5Gemma重燃encoder - decoder架构战火，性能提升显著；MedGemma坚守decoder - only路线，强攻医疗多模态，击穿闭源壁垒，打响开源反击战。
腾讯混元TurboS技术报告首次全公开：560B参数混合Mamba架构，自适应长短链融合
腾讯公开混元TurboS技术报告，该模型是超大型Hybrid Transformer - Mamba架构MoE模型，融合Mamba与Transformer架构优势，有自适应长短思维链机制，激活参数56B。在多评测中表现佳，推理成本低。
硬核拆解大模型，从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2 ，一文看懂 LLM 主流架构
本文详细列举 8 个主流大语言模型，硬核拆解架构设计与革新思路，介绍架构演进趋势。如 DeepSeek-V3 的 MLA 与 MoE 技术，OLMo 2 的归一化策略，Gemma 3 的滑动窗口注意力机制等。
大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。