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【倒计时一周】AI眼镜芯生态沙龙：从芯片到整机的协同创新
当智能手机创新遇瓶颈，AI眼镜成新风口。当前市场高速增长，但面临技术、成本、场景和产业链协同等难题。本次沙龙旨在凝聚产业链共识，解决发展难题，共探产业未来，为各方提供合作契机。
"Slop"当选年度词汇：AI垃圾内容有了正式名分
韦氏词典宣布“slop”当选2025年度词汇，指AI生成的低质量数字内容。过去一年它频繁用于形容AI内容，如今AI生成网络文章占比超50%，还催生“slop经济”，但AI内容或优胜劣汰。
基于百万亿 Token 的 AI 使用模式分析：趋势、拐点与未来｜PPT分享
近期OpenRouter报告《人工智能现状：基于OpenRouter的100万亿Token实证研究》，分析超100万亿个token的真实世界LLM交互数据，弥补LLM实际使用情况证据不足，揭示2024年转折及多方面发现。
OpenAI突然开源新模型！99.9%的权重是0，新稀疏性方法代替MoE
OpenAI悄悄开源新模型，0.4B参数且99.9%权重为零，是Circuit Sparsity技术的开源实现。该技术通过约束模型内部连接稀疏性，解决传统稠密Transformer黑箱问题，或让MoE模型走上末路，但目前算力成本极高。
直播预约 | 迈向用于演绎推理的诚实语言模型
本次讲座聚焦迈向用于演绎推理的诚实语言模型。当前语言模型难诚实推理，输入不足会产生无根据答案。为此制定多步骤任务，提出强化学习方法ACNCHOR，稳定学习过程、提高推理性能。
AI 行业最新的 18 个前沿认知
文章整理了火山引擎AI领航者计划活动中，大厂、投资人和创业者对AI行业的18条前沿认知，涵盖模型层、应用层和产业层，如强化学习成竞争焦点、视频生成将崛起等，展现2026年行业新趋势。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板，再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出，LLM性能提升有理论天花板，扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制，源于计算、信息与学习理论，未来应转向‘有限优化’。
田渊栋离职Meta，最后一篇论文？
离职Meta后，田渊栋团队论文被NeurIPS 2025录用。研究提出「三门理论」，发现RLVR微调在小权重发力，不破坏模型结构，还绘制出RLVR训练动态的「参数层面全景图」。
LeCun在Meta的最后一篇论文
LeCun于11月11日提交最新论文《LeJEPA：无需启发式的可证明且可扩展的自监督学习》，当天其离职Meta消息曝光。论文提出LeJEPA自监督学习方法，解决表示崩溃问题，还回顾了JEPA架构发展，虽毁誉参半，但LeCun将继续推进世界模型工作。
Meta裁员、OpenAI重组：万字复盘谷歌起笔的AI史诗，如何被「群雄」改写剧本？
近期AI公司动作不断，Meta、OpenAI等有重大变动，显示行业从“淘金热”转向“阵地战”。文章复盘AI发展，以谷歌为主线，穿插其他巨头历程，还结合当下现状深度分析发展与战略博弈。