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突发！OpenAI 宣布重大调整：非营利组织将继续永久控制公司！
OpenAI宣布重大结构调整，包括继续由非营利组织控制、营利实体变为公益企业等。网友对此看法不一，有人认为是为赚钱囤资本，也有人肯定其能兼顾使命与发展，变革影响待察。
北大联合阶跃星辰提出TensorCast：统一可编程管理大模型张量，推理「首字延迟」最高降低93.2%
随着模型规模增长、新应用兴起，大模型基础设施面临管理「张量状态」挑战。北大、阶跃星辰与北邮联合提出 TensorCast，解耦张量状态，复用管理能力，在多场景测试中表现出色，为大模型基建提供新范式。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
一个场景吃掉700MB显存！3DGS存储焦虑怎么解？这篇综述划了五个方向
过去三年，3D Gaussian Splatting（3DGS）成实时3D场景重建与新视角合成“默认答案”，但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述，从底层数据流组织技术版图，给出优化建议和未来方向。
60000小时炼出新开源VLA！20多种机器人都能用
蚂蚁灵波发布开源VLA模型LingBot-VLA 2.0，用60000小时预训练数据“喂”出。它支持20多种机器人构型，融合LingBot-Depth提升空间理解，还学会预测未来，在GM - 100评测表现佳。
可复制的 AI Coding 全栈实战：比 OpenSpec 更轻量、更丝滑
本文整理自淘宝闪购邓立山在 QCon2026 北京站演讲，分享其团队一年多 AI 编码全栈实战经验，分析 AI 编码问题，提出解决方案，介绍方案演进、实战案例及推广情况，还探讨了未来演进方向。
Fable第一，谁第二？Anthropic钦点8款模型名单曝光
Anthropic官宣Claude Fable 5全球上线，公布安全测试结果，8款模型包括中国的Kimi K2.7。北美公司也用行动认可中国模型，Kimi在多方面表现出色，其商业模式类似Anthropic，未来潜力大。
快手AgentX：推荐系统开始自我迭代
过去十年推荐系统核心在‘建模’与‘工程’，但日常迭代瓶颈在研发生产方式。快手 AgentX 团队提出 Agent 驱动研发闭环，在快手 App 业务部署中跑通完整闭环，提升效率与业务收益。
SFT「不完全学习」之后，研究的下一个前沿在哪？ACL 2026 腾讯混元论文未来方向展望
本文从不完全学习现象出发，展望SFT领域未来研究方向，如未知根因探索、检测方法改进等，还提及推广到其他训练范式、CPT精细化研究等，给出研究优先级和社区建议。
Karpathy又封神！掀翻RAG，把你的笔记变成第二大脑
前OpenAI创始成员Andrej Karpathy提出让大模型把笔记「编译」成持续生长的活Wiki，替代RAG。他将笔记当源代码，LLM当编译器，实现知识结构化。此方案降低维护成本，解放人类注意力。