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刷榜只是体力活！清华消费10万块，一周「肝」出105个SOTA
AutoSOTA通过多智能体协作，将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化，使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中，消耗约10.4万美元，发现105个SOTA模型，平均性能提升近10%。
刚刚！微软 | 发布全新一代自研AI芯片Maia 200
微软提前发布自研AI芯片Maia 200，基于台积电3纳米工艺，性能超竞品，是其异构AI基础设施重要部分，将支持多个大模型，已部署在美中数据中心，还开放Maia SDK预览。
DeepSeek-V3.2-Exp：用稀疏注意力打破长文本效率瓶颈
在NLP领域，处理长文本时传统注意力机制效率低。DeepSeek团队推出DeepSeek-V3.2-Exp模型，引入稀疏注意力机制，在保持性能同时提高长文本处理效率，降低计算复杂度，在多基准测试中表现良好。
新型「验证码」诞生？这张图让 ChatGPT、Claude、Gemini 都翻了车
网友用光学错觉图捉弄大模型，人眼秒懂的图案让ChatGPT、Claude、Gemini等翻车。有人认为可作AI检测器，也有人质疑其测试有效性，此外还有其他好玩的小测试。
Anthropic 发布 Computer Use 最佳实践
Anthropic发布Computer Use开发者最佳实践，涵盖截图处理、模型选择、上下文管理等多方面。如缩小截图提升点击准确率，不同模型各有所长，还给出应对小目标、提示注入等问题的策略及教学、顾问模式。
Qwen3-Max-Thinking：会想能干，比强更强
正式推出旗舰推理模型 Qwen3 - Max - Thinking，其在多关键维度显著提升，性能媲美顶尖模型。引入自适应工具调用和测试时扩展技术，现已上线 Qwen Chat，API 也开放，还介绍了使用方法。
清华发布AutoSOTA：一周刷新105个顶会SOTA，推动AI科研回归创新本质
在AI研究中，研究者常为提升1%性能反复调参。清华与中关村学院联合发布AutoSOTA，实现端到端AI科研自动化，一周发现105个性能显著提升的SOTA模型，推动科研回归创新本质。
Zero-RAG，对冗余知识说“不”
文章指出大语言模型知识冗余，RAG 检索效率低。复旦大学邱锡鹏提出 Zero - RAG，能精准识别并剪除冗余知识，砍 30%语料准确率掉点小，检索延迟降 22%，还介绍了其技术方案。
出自小米的模块化图像编辑改造：让 AI 学会「搭积木」
小米研究团队发布 Lego-Edit 图片编辑框架，将复杂编辑任务拆成工具集和调度系统，工具集模型各司其职，调度系统指挥操作。采用渐进式训练，性能优、扩展性好，体现协同智能优势。
翁荔最新万字长文：Why We Think
北大校友、前OpenAI华人VP翁荔发布万字长文《Why We Think》，围绕“测试时计算”和“思维链”，探讨提升模型性能的方法，涉及心理学类比、基于Token的思考、分支与编辑等多方面内容。