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一文读懂：国产AI芯片与英伟达的差距有多大？
文章围绕国产AI芯片与英伟达的差距展开。从算力性能、生态壁垒、市场现状、技术瓶颈等方面分析差距，指出国产芯片虽在部分场景缩小差距，但高端训练和生态成熟度仍落后3 - 5年，突围需多领域突破。
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab等提出傅里叶位置编码，多项任务远超RoPE
长文本能力对语言模型重要，但现有模型训练窗长有限，流行的RoPE也有局限。清华、上海AI Lab团队用傅里叶分析解读其不足，提出傅里叶位置编码FoPE，提升长文本泛化能力，实验表现超RoPE。
68页论文再锤大模型竞技场！Llama4发布前私下测试27个版本，只取最佳成绩
《排行榜幻觉》论文指出Chatbot Arena存在问题，如少数大厂私下多版本测试选最优、数据访问不平等、用Arena数据训练可提性能、模型被大量静默弃用等，研究团队给出改进建议，官方也进行了回应。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
国产GPU开始造世界！国内首个全栈具身智能仿真平台来了
摩尔线程发布国内首个全栈国产化具身智能仿真平台MT Lambda，实现Sim-to-Real真机验证。该平台像物理AI训练流水线，集成物理、渲染、AI引擎。其依托全功能GPU和MUSA架构，还构建了云端、端侧、生态闭环。
把 RAG 做成主流的公司，现在开始“做空”RAG 了
Pinecone 曾将 RAG 定义成大语言模型 grounding 标准范式，如今却宣布 RAG 时代结束。它推出面向 Agent 的知识引擎 Nexus，提出“知识编译”概念，称能提高任务完成率、降低 token 开销，整个 AI 世界都在将“推理”往上游移动。
国内首个！加入六维力的全感知数采，让VLA模型进化出力触觉
具身智能发展受数据采集制约，开普勒机器人发布国内首个原生全感知力触数采系统，打通全链路闭环。该系统具平台化特征，让具身智能范式转变，还获融资并升级战略，在工业场景表现出色。
让外部知识“长入”模型：动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成（RAG）成大语言模型利用外部知识主流范式，但传统方法将其当黑箱，忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术，可提升准确性与适应性，减少计算开销。
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述，由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变，记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架，介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
核心AI场景首超英伟达，一场国产算力的“破局叙事”｜甲子光年
1月26日，天数智芯公布四代架构路线图，其2025年的天数天枢架构，在DeepSeek V3场景实测性能领先英伟达Hopper约20%。该企业以技术创新、解决行业痛点等构建新范式，产品全场景布局且已规模化落地。