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长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
让LLM扔块石头，它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》，推出BesiegeField平台，支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务，通过闭环训练提升模型能力，多个模型测试表现良好。
为什么 OpenAI 们都要搞 AI 基建？Groq 创始人把背后的逻辑讲透了
文章通过对Groq创始人Jonathan Ross的访谈，探讨AI基建问题。指出AI应用增长受限算力，算力提升易见效，自研芯片可掌控命运。还分析芯片制造难点、市场供需、能源需求等，预测AI将带来用工短缺和新产业。
时隔多年，AI芯片又是华为发布会主角了
华为全联接大会上，轮值董事长徐直军带来全球最强算力超节点和集群。公布昇腾、鲲鹏芯片未来2年演进规划，还开创灵衢互联协议。虽单芯片受限，但集群层面有望实现超越。
腾讯与中科院联合提出R-4B，一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。
从Prompt到Context：为什么Think Tool是形式化的必然？
文章从编译原理视角，为AI工程实践提供理论根基。分析了Prompt和Context Engineering的形式化程度，介绍Anthropic的Think Tool，指出其优势及对CoT的超越，还提及未来需为Agent System发展全面形式化理论。
「All in AI」的 Shopify，分享了他们的全员 AI 落地实践，全是干货
Shopify 三个月前决定「All in AI」，副总裁 Thawar 分享公司引入 AI 的策略、提升效果与三个「反直觉」见解。如全员无差别用 AI、让 AI 展示思考过程、重视新手等，还给出多个工作流案例。
小扎疯狂挖角 OpenAI、签约跳槽就发7亿奖金，奥特曼痛批：不懂创新，老“复制”人了
Meta 首席执行官扎克伯格掀起 AI 人才争夺战，向 OpenAI 和谷歌 DeepMind 员工提供巨额签约奖金。OpenAI 首席执行官奥特曼证实此事，称招聘未成功，还批 Meta 不懂创新，只知“复制”，并透露 OpenAI 未来将推“AI 伴侣”。
Meta新突破！跨模态生成告别噪声：流匹配实现任意模态无缝流转
Meta与约翰霍普金斯大学联合推出CrossFlow框架，实现跨模态生成新突破。它基于流匹配提出新范式，无需依赖噪声分布等，在多任务上媲美或超最优算法，训练成本低、速度快，还能适配多任务。
OpenAI未公开的o3「用图思考」技术，被小红书、西安交大尝试实现了
OpenAI推出的o3推理模型打破传统文字思维链边界，实现图像融入推理过程。小红书与西安交大联合构建多模态深度思考模型DeepEyes，尝试实现类似能力，还开源技术细节，在多任务中表现出色。