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LSTM之父22年前构想将成真？一周内AI「自我进化」论文集中发布，新趋势涌现？
本文介绍AI模型自我进化方向的进展，涉及多机构的相关论文。如受“哥德尔机”启发的“达尔文哥德尔机”可自我改进；还有“自我奖励训练”“MM - UPT”“UI - Genie”等方法，展现AI自我进化潜力。
刚刚，DeepSeek首曝V3降成本秘诀！软硬协同突破Scaling天花板
DeepSeek最新论文从硬件架构和模型设计双重视角，探讨如何相互配合实现低成本大规模训练和推理，分析硬件特性对架构选择的影响，研究两者相互依赖关系，还为未来协同设计提出建议。
ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃？
随着生成式AI发展，合成数据成大模型训练重要部分，但可能引发“模型崩溃”。ICML 2025会议上，上交大等团队剖析此问题，提出Token - Level Editing策略，避免模型崩溃，实验验证了其有效性。
为什么今天造大模型的人，一半在学物理
文章指出在AI前沿，不少定义方向的人出身物理。物理训练赋予的品味与做AI的方法论高度重合，体现在统计力学与神经网络、对普适规律的信仰等方面，还提到Scaling Laws最能体现这种品味。
谷歌TurboQuant会绕过“内存墙”？这个判断有点过了｜甲子光年
谷歌发布的TurboQuant论文引发市场震动，其算法可将大语言模型推理的KV缓存大幅压缩并加速。但将其视为绕过‘内存墙’判断过度，它提升单位字节信息密度，改变边际需求曲线，代表范式转移。
企业级AI Coding的落地方法，都在这本实战手册里了｜甲子光年
春节后字节上线TRAE企业版SOLO模式，发布《2026企业级AI编程实践手册》。TRAE企业版SOLO模式有自主规划、工具集成、多任务并行等能力。手册沉淀字节经验，提供方法论和场景实践，助企业迈入AI原生软件工程时代。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破：超800Token/s，速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1，通过引入“草稿 - 编辑”机制，打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式，还采用混合训练流程及强化学习，在多基准测试中表现出色。
蚂蚁具身智能明牌了：做大脑，和宇树们错位竞争
蚂蚁灵波开源具身智能基座模型LingBot-VLA，用20000小时真实世界数据训练，解锁最大规模开源真机数据之一。它性能超国际顶尖模型，还指明通用具身智能发展路径，为行业提供全栈解决方案。
AI招聘逆天研究：看照片预测一生职业成就
硅谷大厂HR标配的AI招聘系统Eightfold AI被指控算法歧视，求职者要求提高招聘筛选透明度。同时，美国多所高校研究者完成一项研究，AI能通过人脸照片预测职业走向，但因训练数据问题引发公平性争议。
聊聊如何缓解越来越严重的AI焦虑。
作者自述作为AI自媒体博主，因追前沿、与人攀比陷入焦虑。后从粉丝留言中醒悟，明白焦虑源于不认可自身平凡。他分享缓解焦虑方法，建议明确自身定位，与他人合作，以好奇心态学AI。