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为什么HBM能摆脱传统周期？
当前市场对HBM和DRAM能否摆脱传统半导体周期性存争议。过去半导体周期由消费电子换机节奏驱动，而AI推理不同，大模型推理对内存依赖是硬约束，GPU更新对HBM需求几乎注定指数级增长。
突发！卡帕西宣布入职Anthropic
大神Karpathy宣布加入Anthropic，重回一线大厂。他曾多次在AI领域转换角色，此次将加入预训练团队，开展用Claude加速自身预训练研究。外界揣测其离开OpenAI原因，加入Anthropic能为研究提供更多资源。
Vibe Coding撞墙了？换个思路治好AI编程的「局部失忆」
Vibe Coding虽降低开发门槛，但Coding Agent处理复杂任务易失控。当前Agent缺乏工程状态层隔离控制，Valkor等联合开源loom，它将交付拆解成状态链，过滤噪音，为大模型落地提供状态基建。
成功率最高暴跌36.9%！南洋理工首个“模糊指令”测试，直击具身智能落地软肋
南洋理工大学MARS Lab团队联合发布测试基准REI-Bench，量化现有具身智能大模型缺陷。在其测试下，主流任务成功率最高降36.9%。研究还剖析错误原因，给出解法，望引起学界重视。
当中国AI喊出「开源脑机」，马斯克站到全网的对立面
中国AI「论论全球」直播呼吁开源脑机接口，引发海外热议，将马斯克旗下闭源的Neuralink推上风口浪尖。它指出脑机接口安全风险大，窗口期只剩1 - 3年，还提出开源科技文明构想。
解决算力瓶颈，给多模态瘦身！Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余，提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌，给出完整图谱与选型指南，还揭示了未来演进路径。
天下武功，唯快不破：LLM高效架构最新最全面综述
大型语言模型虽成就辉煌，但训练成本高、推理延迟大，核心问题源于Transformer架构。这篇综述论文首次系统性梳理高效LLM架构创新方案，分类七大类方法，延伸至跨模态应用，为研究者提供‘效率蓝图’。
小展直击爆款毕设幕后！AI 能偷走人类的艺术灵魂？
最近AI绘画风很大，有人喊“人类要失业”，但郭奕彤带着《合成图像家庭》站出来打脸。他用碳笔勾勒‘毕加索版’大耳朵图图，让AI‘打辅助’，还给电视装‘随机盲盒’系统定制影像。
微软叫停Tokenmaxxing！预算卡死，超限自负
从今年7月起，微软为各业务部门设「AI Token预算目标」，将GPT - 5.6设为内部默认模型。此前Tokenmaxxing风靡硅谷，如今大厂纷纷收紧AI使用，微软是最后跟进者之一。
Suno、Udio都被它干翻！中国AI音乐模型拿下AA全球榜单双料冠军
昆仑万维旗下 AI 音乐大模型 Mureka V8，在 Artificial Analysis 榜单上登顶 vocals 和 instrumental 双榜第一，超越国际主流模型。实测亮点多，其技术进步显著，V9 也将解决表达偏差问题。