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重磅发现！大模型的「aha moment」不是装腔作势，内部信息量暴增数倍！
中国人民大学等联合团队研究发现，大模型推理有“信息脉冲”，特定步骤互信息值飙升形成“互信息峰值”，对应“思考词汇”。基于此提出无需额外训练提升推理性能的方法，代码已开源。
阿里智能体多轮推理超越GPT-4o，开源模型也能做Deep Research
通义实验室推出自主信息检索智能体WebDancer，其通过系统化训练范式为构建智能体提供路径，也为在开源模型上复现Deep Research系统提供指导。它在多数据集测试中表现出色，团队还对其未来应用做了展望。
吴恩达新作：87%推理token用不着，丢掉反而快3倍
吴恩达新作Prefix Sliding指出，模型推理时丢弃中间已贬值token，只保留前缀+滑动窗口，无需训练可提速3倍，配合RL训练能将推理轨迹扩展到10万token以上。该方法为Agent场景提供新思路。
不吹不黑，在Agent任务上，kimi 2.6确实让我忘了Claude。
Kimi K2.6发布并开源，代码和Agent能力提升。作者测试发现，它在部署Claude Code源码、网站生成、多智能体任务等方面表现出色，审美提升，思维活跃，还能复刻文档风格，开源释放了前沿编程能力。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
Mistral 发布 OCR 3，提升了手写及结构化文档识别的准确率
Mistral 发布 OCR 3，在多种文档类型上精度更高，超越前一代产品。能提取文本、识别图像并保留文档结构，输出 Markdown 格式。早期用户认可其性能和多语言支持，生产部署扩展快，价格有优势。
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架，介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈，以 DeepSeek DSA 集成测试，使推理性能大幅提升，目前项目处于开发阶段。
什么是芯片可测性设计（DFT）技术？
在芯片复杂度增加、测试难度增大的背景下，DFT技术应运而生。它是在芯片设计阶段引入测试逻辑的方法，分功能和制造测试，有扫描链、MBIST、边界扫描等核心技术，能提高测试效率、降低成本、缩短开发周期。
谷歌发布智能体Scaling Law：180组实验打破传统炼金术
谷歌新论文通过180组实验找到智能体的Scaling Law（定量扩展原则），在四个基准测试评估，推导预测模型，实验结果颠覆直觉，还量化阻碍因素，发现不同模型协作性格，为智能体部署决策提供支撑。
DeepSeek们越来越聪明，却也越来越不听话了。
论文《When Thinking Fails: The Pitfalls of Reasoning for Instruction - Following in LLMs》用实验验证，模型推理能力变强时，提示词遵循能力变差。研究团队对15个模型测试，发现用CoT推理后执行准确率下降，还提出4种提升指令遵循效果的方案。