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大模型“记性差一点”反而更聪明！金鱼损失随机剔除token，让AI不再死记硬背
马里兰大学等团队提出金鱼损失法，训练时随机剔除部分token，让模型不逐字记内容，仍学语言规律。实验显示，LLaMA - 2用该方法后记忆内容减少，下游任务性能影响小。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
DeepMind 再放大招，AlphaGenome 能一次性处理百万碱基对，基因组里的“垃圾代码”这下藏不住了
Google DeepMind发布AI模型AlphaGenome，可预测遗传变异对基因调控的影响。它能处理百万碱基对，结合关键技术，性能顶尖，还能直接建模RNA剪接点，已面向非商业研究开放，引发医疗AI应用讨论。
The Batch：835 | 图表中的 AI 市场趋势
知名投资分析师 Mary Meeker 时隔六年发布 340 页 AI 市场报告。报告指出 AI 变革快、性能攀升、有新兴能力，还会影响劳动力等，同时也带来经济不确定性，当下是开发软件应用的黄金时期。
CUTLASS CuTe GEMM细节分析（二）——TiledCopy与cp.async
文章深入分析TiledCopy，从参数理解、访存连续性等角度展开。介绍Tiler_MN和TiledLayout_TV意义及构造，指出访存连续性影响性能，还说明了基于cp.async构造TiledCopy的要点，如ValLayout选择和Layout限制。
多模态大模型中Attention机制暗藏「骗局」，需用一个公式修正丨上大×南开
上海大学曾丹团队研究发现，主流VLM中attention受位置偏置和padding区域异常高attention影响，直接用其进行视觉token剪枝会丢失关键信息。团队用公式对attention去偏，集成到多种剪枝方法，提升了模型性能。
AI“压力面”，DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多个问题模拟多任务推理场景。测试发现即便顶级模型如DeepSeek - R1在“高压”下准确率也骤降，该框架能揭示模型差异，为评测提供新范式。
软件开发人员认为无需关注却可能会影响其工作的那些事
在哥本哈根Goto大会上，Holly Cummins呼吁开发人员关注常被忽视却影响工作的问题。她以眼镜蛇问题等为例，强调设计决策可能有意外后果，提倡系统思维、统计素养，还提及并发技术和AI对就业市场的影响。
AIAA J | 西工大翟凯宇、李楠等：膨胀拐角影响下入射激波/边界层干扰的标度律分析
高超声速进气道肩部区域的激波 - 膨胀波 - 边界层干扰影响大，传统标度律有误差。本研究结合实验与理论，研究膨胀拐角影响下的入射激波/边界层干扰，提出改进标度律，还构建混合监测框架实现准确预测。
2025 年中丨大模型市场分析报告
这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来，企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家，开源模型采用趋缓，企业换模型重性能，AI支出从训练转向推理。