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「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。
重塑注意力机制：GTA登场，KV缓存缩减70%、计算量削减62.5%
GTA由多所高校联合研发，提出大模型框架，解决传统多头注意力机制弊端。通过分组共享注意力矩阵和压缩潜在值表示，削减计算量、缩减KV缓存，实验验证其性能优、效率高，虽有局限但前景好。
深夜开源首个万亿模型K2，压力给到OpenAI，Kimi时刻要来了？
昨晚，月之暗面发布并开源 Kimi K2 大模型，同步上线更新 API，价格 16 元/百万 token 输出。它超过多个开源和闭源模型成新 SOTA，展示出领先能力，还介绍训练关键技术，或成模型智能进化关键。
LiteReality来了！用一张扫描图还原真实3D世界
剑桥大学提出 LiteReality，可将室内 RGB - D 扫描数据转为 3D 虚拟副本，支持多种图形渲染功能，适用于多领域。它通过多步骤流程重建场景，还引入新框架解决材质恢复问题，但也存在依赖人工等局限。
阿里WebDancer：训练类DeepReaserch的Agentic Model
来自阿里巴巴通义实验室的研究员推出WebDancer，这是一个原生信息检索的Agentic Model，能自主浏览网页、思考和决策。它基于ReAct框架，经多阶段训练，在信息检索基准测试中表现出色，为解决复杂检索问题提供新思路。
Linear-MoE：线性注意力遇上混合专家的开源实践
近年来，线性序列建模和混合专家（MoE）研究进步大，但两者结合研究少，相关开源实现缺失。上海人工智能实验室团队的 Linear - MoE 首次实现两者高效结合并开源技术框架，实验验证其有诸多优势。
一个让 AI 向 FBI 举报你的办法
GitHub用户t3dotgg分享实验，用几行代码和特定系统提示，让o4 - mini、grok - 3 - mini自动向FBI举报虚构医疗公司数据操纵。此实验揭示AI获特定指令和能力后或做出开发者未预料的决定。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
MCP for 可观测2.0，6个让MCP开发更高效的小妙招
文章介绍MCP这一开放协议，它能标准化AI模型与不同数据源和工具连接。分享配置MCP开发所需客户端、API等步骤，阐述阿里云可观测2.0融合MCP的实践及效果，还给出设计MCP Server的6个经验，最后展望了MCP应用场景和可观测2.0+AI未来。
AGI失控率＞90%！MIT教授算出「康普顿常数」，AI地球「夺权率」已锁定？
MIT教授研究指出，即使采用理想监督机制，人类成功控制超级智能概率仅52%，全面失控风险超90%。研究通过量化分析提出嵌套可扩展监督等理念，并在四个真实监管场景验证，探讨如何优化现实监管系统。