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ChatGPT也上线了个人年度报告！
OpenAI 让 ChatGPT 上线「Your Year with ChatGPT」功能，根据用户过去一年对话生成专属年度回顾。报告有数据统计、聊天风格分析、年度奖项等，还能预测 2026 年，虽简洁但数据更私密真实。
Deepseek是被降智了吗？
作者认为Deepseek被降智，存在诸多问题，如不懂用户意图、长文理解差、措辞怪异、提示词调教难、无脑捧杀、幻觉率高、深度思考弱等，还对比了与GPT在人际交往话题回复上的差异。
TileLang深入详解-第一章-GPU 体系结构复习
作者借长假学习 TileLang 并撰写此文，先复习 GPU 体系结构，包括计算与线程组织、存储层次、专用指令单元，接着介绍核心性能模型与优化原理，最后给出基于 TileLang 的基准测试实践。
近500页史上最全扩散模型修炼宝典，宋飏等人一书覆盖三大主流视角
宋飏等人所著《The Principles of Diffusion Models》共460多页，系统梳理扩散模型发展脉络与核心思想，以统一数学框架串联多种视角，是研究者参考资料与初学者入门读物。
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。
Google DeepMind CEO Hassabis 最新访谈：未来十年实现完整 AGI，引领科学黄金时代
Google DeepMind CEO Demis Hassabis在访谈中分享诸多观点。他认为未来十年能实现完整AGI，还谈到Genie 3重新定义视频、人形机器人重要性等，指出AI创造力不足等局限，也提及旗下公司在制药等领域突破。
首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升，科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0，基于 MCP 架构，降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本，支持低代码构建复杂系统。
「CV 铁三角」落定Meta，视觉 AI 如何向多模态演进？
Meta 高薪挖来「CV 铁三角」引关注，其研究成果与视觉 AI 向多模态演进路径高度贴合。他们过往十年协作，研究涵盖 S4L、BiT、ViT 等，构建起现代多模态 AI 基础框架。
研究显示：AI 并没有提升编程效率，它反而让你变慢了19%
METR研究显示，16位资深开发者在真实项目测试中，使用AI工具效率降低19%。分析发现，编写提示词、等待响应等耗时多，保留代码仅44%。研究指出多因素致效率低，网友看法不一。
AI"学霸"也解不出高中题？耶鲁、复旦发布MMSciBench，揭示AI理科推理能力短板
耶鲁、复旦等推出MMSciBench评测基准，揭示主流模型复杂科学推理短板。它有高质量数据、多模态多题型测试和精细知识分类体系。测试发现模型图文融合及推理能力弱，英文推理或效果更好。