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Transformer八子初创：AI横扫NP难题竞赛，Top 2%选手竟是智能体！
Transformer作者Llion Jones初创公司测试AI智能体，其在NP难题竞赛中排第21。Sakana AI与AtCoder合作构建ALE - Bench，设计ALE - Agent参赛成绩优异，不过它也有调试难等局限，未来待改进。
MIT给微型机器人做了颗芯片，功耗仅6毫瓦，能实时3D建图
麻省理工学院研究团队开发出名为 Gleanmer 的微型芯片，功耗仅 6 毫瓦，能实时生成三维占据地图。它解决了机器人导航核心问题，通过多项优化提升性能，或让小设备拥有空间理解能力。
市值冲上2036亿港元！这家芯片“隐形冠军”在港交所敲钟了
2月9日，澜起科技于港交所主板正式挂牌上市，上市首日市值达约2036.69亿港元。它由杨崇和等创立，专注内存接口芯片领域，技术领先，业绩受技术与产业周期影响，嵌入全球AI基础设施核心供应链。
Transformer学不会多位数乘法？MIT和哈佛的研究指出了一个简单漏洞
MIT、哈佛和谷歌DeepMind团队实验发现，Transformer做4位数乘法有软肋。用‘隐式思维链’（ICoT）训练的模型准确率达100%，传统方法仅1%。研究揭示了问题根源，还给出修复方案，但也引发诸多质疑。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？
文章围绕Transformer架构展开，先介绍其诞生背景，对比CNN、RNN等模型，阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理，包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型，并提及通义千问3与MCP协议。
卡帕西点赞Transformer内置计算机！每秒3万Token吞吐，拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。
在WAIC现场，全球首个拥有「原生记忆力」的大模型亮相，但不是Transformer
在WAIC上，RockAI推出基于非Transformer架构Yan 2.0 Preview的多模态大模型，有原生记忆能力。它在性能指标上优势明显，其记忆机制接近生物方式，团队秉持理念推动离线智能，获硬件厂商关注。
ICML 2025 | 打破残差连接瓶颈，彩云科技&北邮提出MUDDFormer架构让Transformer再进化！
彩云科技与北邮联合提出多路动态稠密连接（MUDD）替代残差连接，提升Transformer跨层信息传递效率。实验显示，采用该架构的模型性能显著提升，论文等均已公开。
逼近5万亿美元！英伟达GTC深夜爆拉市值，Vera Rubin超级芯片首露面
昨夜英伟达GTC大会上，黄仁勋演讲后股价涨4.98%，市值增2300多亿美元达4.89万亿逼近5万亿。他介绍了Vera Rubin超级芯片等，还宣布多项技术成果，如AI原生6G协议栈、NVQLink等。
黄仁勋台上最强GPU炸场，台下感叹“中国芯片爆发”，瞄准6G投资诺基亚
英伟达发布会上，黄仁勋官宣新GPU Vera Rubin，还谈及中国芯片爆发，夸中国模型成果显著。此外，英伟达公布量子计算、6G通信等领域布局，与诺基亚合作入局6G并投资，不过各领域均面临竞争。