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这下Altman急了，OpenAI紧急启动「红色警报」
ChatGPT三周年后，Altman宣布OpenAI进入红色警报状态，调集资源改进ChatGPT。此前谷歌曾因ChatGPT威胁发布红色警报，如今谷歌等对手快速追赶，OpenAI多产品后续乏力，还面临增长与融资压力。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板，再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出，LLM性能提升有理论天花板，扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制，源于计算、信息与学习理论，未来应转向‘有限优化’。
官方文档翻译：Nano Banana Pro 终极开发指南
本文是 Nano Banana Pro 开发指南，介绍其通过‘思考能力’、实时搜索和 4K 画质构建应用。涵盖在 Google AI Studio 试玩、环境搭建等内容，还给出使用最佳实践与提示词技巧。
田渊栋离职Meta，最后一篇论文？
离职Meta后，田渊栋团队论文被NeurIPS 2025录用。研究提出「三门理论」，发现RLVR微调在小权重发力，不破坏模型结构，还绘制出RLVR训练动态的「参数层面全景图」。
高智商 ≠ 高财商？50天实盘测试：LMArena 高分王者也可能是「韭菜」
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校团队开发 LiveTradeBench，让大模型在真实金融市场交易，检验其能力。它全面开源，有实时数据、组合决策等创新，50 天实测揭示模型财商差距。
少量视角也能得到完整3D几何，即插即用的语义增强重建插件来了
现有神经隐式路线在样本稀疏时有跨视角对应不稳等问题。上海交通大学等团队提出SERES，将跨视角语义一致性作先验注入模型，以低成本解决歧义问题，在多场景提升重建质量。
TileLang深入详解-第一章-GPU 体系结构复习
作者借长假学习 TileLang 并撰写此文，先复习 GPU 体系结构，包括计算与线程组织、存储层次、专用指令单元，接着介绍核心性能模型与优化原理，最后给出基于 TileLang 的基准测试实践。
基于Spring AI Alibaba 的 DeepResearch 架构与实践
本文基于 SpringAI Alibaba Graph 构建 Java 版 DeepResearch 系统，实现信息搜集到报告生成的全自动流程。介绍系统能力、架构、核心功能节点及技术点，还阐述 RAG、搜索、MCP、报告生成等功能，给出使用、部署和社区参与方式。
老牌Transformer杀手在ICLR悄然更新：Mamba-3三大改进趋近设计完全体
Transformer架构仍是AI主流，Mamba作为挑战者影响力大。Mamba-3在ICLR 2026盲审，有梯形离散化、复数化状态空间模型、多输入多输出状态空间模型三大改进，实证表现佳，适合多场景。
刚刚，全球首个GB300巨兽救场！一年烧光70亿，OpenAI内斗GPU惨烈
为争夺有限GPU，OpenAI内部争斗激烈，2024年算力投入70亿美元仍不够。微软发布全球首台GB300超算专供OpenAI，可让万亿LLM数天训完。OpenAI建立资源分配机制应对挑战。