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字节版龙虾架构火爆GitHub！开源获35k+ Star，内置Skill全家桶，原生适配飞书
字节开源Deer - Flow2超级智能体管理框架，登上GitHub Trending榜首，获35.3k Star。它采用模块化多智能体架构，主打开箱即用，扩展性强，适配多种IM渠道，还介绍了核心能力、部署方式等。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR：用“粗思考，细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR，引入‘粗思考，细求证’范式与有界自适应置信度解码，打破速度与精度零和博弈，在多基准测试表现出色。
给 OpenClaw 接上钉钉之后，我的龙虾终于把生产力拉满了
作者在深圳做OpenClaw线下Workshop时，发现国内用户用Telegram与它对话不便。后找到接入钉钉的解决方案，介绍了接入原因、配置教程，还分享用其监控AI热点和做竞品分析的使用体验。
我们给OpenClaw加了一双眼睛，来观察我们这平凡的一天。
内容创意组小伙伴用Pocket 3作OpenClaw的“眼睛”，俯拍工位区，截取图片喂给多模态模型描述场景，下班时让OpenClaw分析趣事。还开发了“OpenClaw人类观察计划”，开发过程简单，降低了Agent体验门槛。
大模型的第一性原理：（三）信息论篇
本文从信息论角度解读大模型第一性原理。介绍Shannon信息论，提出将其从以BIT为中心转换为以TOKEN为中心解释大模型底层原理，还阐述大模型各阶段信息论原理、定向信息计算方法，对比Granger与Pearl因果。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径：交大提出JTok模块，省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块，作为插件挂载在Transformer层，几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径，在多任务测试中全面提分，为大模型发展提供新方向。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破：超800Token/s，速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1，通过引入“草稿 - 编辑”机制，打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式，还采用混合训练流程及强化学习，在多基准测试中表现出色。
黄仁勋2026大模型座上宾：杨植麟
在英伟达2026年GTC大会嘉宾中，杨植麟是唯一来自独立大模型创业公司的代表。过往黄仁勋邀人有“风口预言术”，此次选杨植麟，或因他搞出K2.5、死磕推理效率，能给英伟达讲新故事。
CUTE DSL学习笔记一 CUTLASS 4.3.5 CuTe DSL 文档翻译
本文是 CuTe DSL 4.3.5 文档翻译，介绍了其核心概念、使用方法、与 CUTLASS C++ 关系等。它通过 Python DSL 降低 CUDA Kernel 开发门槛，支持 JIT 编译、多种架构，还说明了当前限制与未来计划。
17岁高中生用AI解决数学界难题，陶哲轩、Jeff Dean点赞
17岁高中生 Enrique Barschkis 课间休息时解决埃尔德什第347号问题，引发热议获 Jeff Dean 盛赞。他在陶哲轩等人思路基础上完成证明，用 AI 工具将证明形式化，成果获数学社区认可，标志数学研究进入新阶段。