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大模型转行土木工程！首个「打灰人」评估基准：检验读、改工程图纸能力
首个工程自动化任务评估基准DrafterBench，可测试大模型在土木工程图纸修改任务中的表现。它模拟真实工程命令，考察模型四方面能力。评测发现主流大模型有一定能力，但未达工程一线要求。
谷歌Transformer过时了？清华姚班校友等三连击，爆改注意力！
谷歌提出新架构，参数减少40%，训练速度较RNN提升5 - 8倍，某些任务性能超Transformer 7.2%。新架构引入注意力偏向策略，用「保留」取代「遗忘」，还提出Moneta、Yaad、Memora三个新模型，在多任务上表现卓越。
小扎又开源了：7B实现自监督学习SOTA
Meta发布全新开源视觉模型DINOv3，首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法，扩展数据和模型规模，支持标注稀缺场景，在多任务实现SOTA。
Jeff Dean最新访谈：基础模型越来越强，小团队如何与谷歌等巨头竞争？
Jeff Dean 在 Y Combinator 活动中与 Diana Hu 对谈，探讨 AI 创业者面临的问题。他指出推理成新瓶颈，预计有更多推理硬件；Agent 执行复杂任务进步快；小团队可找 1%成功率问题；还提及稀缺能力及创业建议。
0.016%参数撬动18%性能：关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术，传统PEFT方法需修改大量参数，新兴ReFT虽只需调整少量参数，但存在不足。本文提出CRFT，仅用0.016%参数量就提升性能，为轻量化推理增强开辟新路径。
条条电路通罗马：大模型可解释性的「唯一机制」可能从一开始就不存在
长期以来，机制可解释性领域默认模型对同一任务的能力对应唯一内部「电路」。但被ICML 2026接收的新论文指出，「唯一电路」可能不存在，同一任务可由多个结构不同但能力相当的电路完成。
告别「手搓Prompt」，前美团高管创业，要让物理世界直接成为AI提示词
在2025年AI硬件赛道火热背景下，Looki创始人孙洋团队打造Looki L1可穿戴设备，将自动驾驶逻辑用于生活场景，转化视听信号为模型上下文，构建用户专属数据飞轮，让AI实现主动共鸣。
比996更高效！夫妻合伙人不「下班」，狂赚$4700万
AI初创公司Serval的CEO Jake Stauch和COO Tatiana Birgisson这对夫妻创业成功获4700万美元融资。他们将工作与生活高度融合，工作高效且家庭温情，证明工作与生活深度整合模式的价值。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
GPT-5仅23.3%，全球AI集体挂科！地狱级编程考试，夺金神话破灭
最新基准测试SWE-Bench Pro评估AI编程智能体，直面真实企业级工程任务。顶尖模型几乎溃败，GPT - 5仅23.3%。该测试解决现有基准数据污染、任务简单问题，能成未来LLM编码能力标尺。