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微信、清华连续自回归模型CALM,新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变

腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM,它将语言建模为连续向量而非离散词元,显著改善性能与计算成本权衡,解决了 LLM 效率瓶颈,虽面临技术挑战但实验效果佳,还指明未来研究方向。

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老牌Transformer杀手在ICLR悄然更新:Mamba-3三大改进趋近设计完全体

Transformer架构仍是AI主流,Mamba作为挑战者影响力大。Mamba-3在ICLR 2026盲审,有梯形离散化、复数化状态空间模型、多输入多输出状态空间模型三大改进,实证表现佳,适合多场景。

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Andrej Karpathy发布项目nanochat,是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线,代码约8000行,覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现,还回答网友关于架构、训练数据等问题。

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Virtuous Machines AI系统花17小时、114美元,找288个真人做实验,写了篇30页认知心理学领域学术论文,从选题到成稿全自动化。其架构独特,不过也存在理论误解等小缺点。

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