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OpenClaw 带来的「非线性狂飙」，代码正在成为新世界的基础设施
2026年初AI圈撕裂感十足，OpenClaw在GitHub获18.7万星标且还在涨，Claude Code等让开发者工作模式巨变，代码进化溢出，软件和代码质变，人类与代码关系倒置。
EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗？非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用，其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误，传统检测方法对此失效，提出跨模型探针法提升检测能力。
全球首次，Transformer「混血」速度狂飙65倍！英伟达已下注
康奈尔、CMU等机构研究者提出「混合体」Eso - LM，融合自回归和离散扩散模型范式。它引入KV缓存机制，推理速度相比标准MDM提升65倍，在速度与质量平衡上超越BD3 - LM，引发AI领域关注，英伟达或押注此方向。
马斯克惊叹！DeepSeek和Kimi先后出手，捅破了Transformer的「潜规则」！
文章介绍了DeepSeek和Kimi在残差连接上的突破。DeepSeek让连接权重可学习，用数学约束保证稳定性；Kimi将注意力机制用于层间连接，解决了更根本的问题，性能提升显著。
前 DeepMind 研究员反思：评测，而非算力或数据，才是下一阶段的瓶颈
前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出，当前主流评测体系滞后，静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量，呼吁构建自演进评测，还为一线工程师提供了研发建议。
一句话生成“非程序员的 Claude Code 指南”，比 NotebookLM 更好用
2026年，Anthropic公司的Claude Code成热议话题。它因AI Coding火和公司能力强受关注。Anthropic CEO认为初级甚至部分高级开发工作将大多由AI完成。Claude Code不仅适合开发者，也能为普通用户提供多种功能。还能用Google Gemini图文并茂功能一句话生成其学习指南。
谢赛宁盛赞字节Seed新研究！单Transformer搞定任意视图3D重建
字节Seed康炳易团队的最新研究成果Depth Anything 3（DA3），获谢赛宁盛赞。它架构简单，能从多种输入中精准算出物体深度、还原相机位置，在新视觉几何基准上表现出色，核心秘诀是极简设计。
日本AI王者，CTO是Transformer之父，刚拿下世界编程竞赛冠军
在ICFP 2025编程大赛中，日本Sakana AI的「Team Unagi」以人机共创模式夺冠。其AI系统「ShinkaEvolve」优化代码，性能提升近十倍，还启发人类思维。Sakana AI以自然进化为理念，探索AI新范式。
无Tokenizer时代真要来了？Mamba作者再发颠覆性论文，挑战Transformer
Mamba作者之一Albert Gu参与的论文提出分层网络H - Net，用动态分块取代tokenization。Tokenization虽能压缩序列但有缺点，H - Net在多方面表现出色，或预示无需Tokenizer训练时代到来。
刚刚，谷歌AI路线图曝光：竟要抛弃注意力机制？Transformer有致命缺陷！
谷歌未来AI路线图曝光，Gemini全模态是重点，模型向智能体转变，推理能力将扩展。谷歌还需突破现有注意力机制限制实现无限上下文。此外，文中盘点了OpenAI、DeepSeek等大厂AI年中表现。