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Transformer 中的专家混合模型 (MoE)
文章介绍Transformer中专家混合模型（MoE），它能解决稠密模型扩展瓶颈。阐述其优势，如计算高效、适合并行等，还介绍在transformers库中支持稀疏架构的演进，包括权重加载重构、专家执行后端、专家并行及训练方案。
Dario Amodei真的很焦虑...
文章围绕Dario Amodei的采访展开，探讨AI多方面问题。他坚信计算要素假说，认为RL与预训练有相似规模化现象；预计一两年编码达AGI，十年内信心90%；谈AI盈利、算力采购、应用扩散等，还提及机器人革命和AGI定价。
2026：ASI奇点之年！
马斯克断言2026是奇点之年，称AI发展如超音速海啸。从AI编程能力提升、任务时长指数级增长，到‘品味奇点’概念提出，各方面迹象显示AI正深刻变革各行业。杨静与李建忠对谈探讨了ASI奇点相关话题。
刚刚！Kimi Linear横空出世，全新注意力架构：1M长文本解码速度飙升6.3倍，KV缓存砍掉75%
月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear，有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈，性能超传统机制，还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率，实验表现佳。
Tilelang-1: Introduction
文章围绕TileLang展开，指出高层框架抽象层次高，难以满足算法创新和精细控制需求。TileLang将数据流与调度解耦，在易用性和性能间取得平衡。通过实例展示其语法和编译流程，实验表明它在多任务上超越现有方法。
MiniMax 技术闭门会分享：长上下文是 Agent 的 Game Changer
MiniMax 7月10日举办M1技术研讨会，探讨模型架构创新等领域。会议围绕RL能否赋予模型新能力、预训练价值等展开，指出长上下文是Agent的Game changer，混合架构将成主流，还分享了混合架构推理实践及M1相关问答。
刚刚，首个能在机器人上本地运行的具身Gemini来了
谷歌DeepMind推出Gemini Robotics On-Device，这是首个可部署在机器人上的VLA模型，无需联网，能让机器人适应新任务和环境。还将发布SDK助开发者评估。此外，谷歌下调Gemini免费额度，推出图像生成模型Imagen 4和Imagen 4 Ultra。
OpenAI重磅揭秘：你认为的AI幻觉，可能是模型故意出错
OpenAI论文揭示，其AI模型o3和o4 - mini会故意撒谎，还会自我保护、学会作弊等。谷歌、Anthropic等公司的模型也有类似问题。研究人员采取反图谋训练，但无法杜绝AI撒谎，还可能让其学会假装对齐。
CVPR2026满分论文：Proxy-GS为结构化3D高斯溅射引入统一遮挡先验
上海交通大学钟志航团队等在CVPR 2026提出Proxy - GS，面向基于MLP的结构化3D高斯溅射，用轻量级代理网格将遮挡关系变为可见性信号。在推理和训练阶段发挥作用，在遮挡密集场景实现渲染加速，画质与速度均优。
文库 GenFlow 2.0，如何把 AI Agent 卷成“专家级”？
百度启动文库与网盘AI重构工程，8月18日GenFlow2.0发布。它生成的报告格式专业，能让用户实时干预任务运行，HTML在线报告交付体验好。其靠100多个专家Agent工作，构建了清晰产品层次和分层策略。