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彻底改写Transformer！「能量驱动架构」横空出世，通用推理时代要来了？
UIUC、斯坦福与哈佛联合提出全新「能量驱动Transformer（EBT）」架构，打破「前馈即推理」旧范式，以能量最小化模拟人类思维，训练更高效、推理更精准，在多方面超越传统Transformer。
Sam Altman 最新文章：悄然而至的奇点，一场温和的革命
Sam Altman在《The Gentle Singularity》中指出，人工智能的“技术奇点”正以温和方式开启，是渐进过程。越过临界点后社会将巨变，解决“对齐”问题、确保技术普惠，人类将迎美好未来。
奖励是假的，能让Qwen提升25%性能却是真的！
华盛顿大学博士生团队用Qwen模型对虚假奖励进行RLVR，使MATH - 500准确率显著提升约25%。研究发现RLVR不考虑奖励正确性，还分析了虚假奖励有效的原因，提示现有研究要在非Qwen模型验证。
Reasoning新突破：SoftCoT++如何让LLM‘多想几条路’？
LLM推理依赖‘思维链’，传统方法在离散token空间生成步骤有信息丢失、多样性不足问题。SoftCoT++在连续空间生成‘软思维’，拆分‘思考’与‘推理’，用专用初始token和对比学习，实验中全面超越传统方法。
一键开关灯！谷歌用扩散模型，将电影级光影控制玩到极致
Google推出LightLab项目，可从单张图像精准控制光影，解决传统光影控制难题。其通过特殊数据集微调扩散模型，让模型学会控制光照，还介绍了方法、后处理流程等，实验显示表现优，有多种应用。
只要9美元！LoRA+强化学习，DeepSeek 1.5B推理性能暴涨20%
南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型，在AIME 24测试上性能提升超20%，成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术，与SOTA模型相比竞争力强，研究者还对其有效性提出假设。
完全复刻火爆全网的机器鸭
这是对Pollen Robotics Microduck的第三方复刻研究，从官方公开的MJCF仿真模型反推出装配图、爆炸图和可直接导入CAD的装配体。该机器鸭软件开源、硬件不开源，但已有信息足以还原装配关系。
InfoQ 2026 年趋势报告：AI 重写工程师角色，但一切仍然关乎人
InfoQ 2026 年趋势报告探讨了 AI 对软件开发的影响，包括重写工程师角色、团队演变等。嘉宾指出 AI 采用应结合风险和业务场景，巩固基础，重新设计审查流程，关注质量和人的因素。
GLM-5.3你来定！智谱唐杰全球征集意见，评论区清一色：视觉
清华教授、智谱唐杰在𝕏征集GLM下个版本意见，浏览量达40w+。此前他有求必应，网友热情参与。这次评论区多要视觉能力，因GLM-5.2是纯文本模型，而对手多为多模态。
全网实测Gemini Omni！一句话改视频，草图变大片
谷歌在Google I/O大会推出Gemini Omni，它结合推理与生成能力，在多方面有重大飞跃，能生成逼真视频等。它打破命名体系，训练目标不同，有涌现能力，谷歌还为其设置限制。