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线性注意力回归！Kimi新模型引爆，MiniMax却悄悄换回传统架构
LLM领域线性注意力机制正在回归，工程实践主要由国产模型推进。早期线性注意力因牺牲精度未获主流认可，今年下半年多个国产模型采用其变体，MiniMax却又换回传统架构，Kimi新模型带来新解法。
个人开发者训400亿参数大模型：分布式算力，DeepSeek架构，3090单卡部署
Nous Research推出Psyche Network，可整合全球算力训练AI。它基于Deepseek的V3 MLA架构，有DisTrO优化器等技术，能让个人和小团体创建大规模模型，还实现40B参数LLM预训练。
从需求到研发全自动：如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师
本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践，对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣，还介绍专业智能体建设，分享开发中的思考与经验。
当代码遇上大模型：智能编程助手的架构设计与工程实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，字节跳动段潇涵介绍如何基于大语言模型构建智能编程助手。他分享实践经验，剖析研发痛点，介绍技术架构，还探讨未来发展方向，如认知增强、工具整合等。
7年了，OpenAI官方给出五代GPT对比，网友却怀念起「狂野」初代
OpenAI总裁分享给定相同提示下，GPT-1到GPT-5输出的差异，对比显示GPT系列在知识储备等方面不断进步，但网友看法不一，不少人怀念初代模型的‘狂野’。
浙大提出Translution：统一Self-attention和Convolution，ViT、GPT架构迎来新一轮性能突破
近日，浙大与新加坡国立大学提出新型深度神经网络基础操作Translution，融合Self - Attention与Convolution优势，实现二者统一。基于它构建的网络在ViT和GPT架构下性能提升，但对算力要求更高。
你要做旁观者，还是定义者？中关村两院全球寻找「AI时代架构师」
中关村两院（北京中关村学院与中关村人工智能研究院）一体两院、融合发展，现全球招募AI时代架构师，包括领军人才、青年科学家、应届博士/博后等，介绍了招聘方向及优厚待遇，还将召开人才闭门交流会。
奥特曼宣判Transformer死刑！ AGI两年内降临，下一代架构已在路上
奥特曼在访谈中表示未来将有全新底层架构取代Transformer，还称AGI两年内降临，编程智能体是下一个引爆点。他回忆OpenAI草创期，还给出诸多判断，“后Transformer”竞赛也已打响。
不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。
13人干翻Transformer！新架构SSA算力暴减千倍，成本仅Opus 5%
一款基于SSA架构的AI模型SubQ横空出世，其上下文高达1200万Token，计算量比Transformer暴减1000倍，成本不到Claude Opus的5%。打造它的Subquadratic公司仅13人，产品发布后引发AI社区不同反应。