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Andrej Karpathy 盛赞！斯坦福团队新作，让Llama-1B 实现毫秒级推理
斯坦福Hazy Research团队将开源模型Llama - 3.2 - 1B前向推理整合为“Megakernel”，把推理延迟大幅降低，显存带宽利用率显著提升。团队指出当前主流LLM推理系统在小batch、极低延迟场景下低效，提出Megakernel以重构执行方式。
最鲁棒的MLLM！港科大开源「退化感知推理新范式」 | AAAI'26
多模态大语言模型（MLLMs）在真实世界视觉退化下性能崩溃，制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral，提出显式结构化推理新范式，实现质量与鲁棒性双重突破。
医生版 ChatGPT 3 年估值 60 亿美金，被低估的 AI 硬件新玩法：相框
OpenEvidence被称为医学领域的Google和医生版ChatGPT，成立3年估值达60亿美金。它用高质量数据训练小而专模型，有“无幻觉”机制，直接面向医生推广，产品进化为临床决策助手，收入来自制药广告。
GPT-5 放弃追求智能上限了？
GPT-5发布，虽借OpenAI名气获流量，但AI科技评论认为其结果令人失望。它推销转向任务性能提升，非基础大模型能力突破。虽成果出色，但也引发对AGI发展的反思，还面临诸多难题。
斯坦福423页AI报告出炉！中美差距仅2.7%，清华DeepSeek冲进全球前十
斯坦福发布「2026年AI指数报告」，长达423页，揭示全球AI产业版图。指出中美AI模型性能差距仅2.7%，AI发展迅速但人类管控能力未跟上，还呈现出就业、算力、应用等多方面趋势。
八年后，Meta教会了Transformer「显式思考」
10月20日Meta上线新论文《The Free Transformer》，作者François重写Transformer思维方式，造出Free Transformer新架构。它在解码器内加入随机潜在变量，让模型生成内容前先‘思考’，实验显示在多任务上性能显著提升。
提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
0.01%参数就能接近全量微调！低数据微调极致省参方案来了 | ACL'26
瑞典隆德大学与Google DeepMind团队研究大模型微调省参方案。发现低数据场景下，微调Value投影中的b(v)比b(q)或b(k)性能更好。该研究已被ACL 2026接收，集成进Hugging Face - PEFT库。
Claude不让我们用！国产平替能顶上吗？
全球AI代码生成竞争格局生变，Anthropic地位动摇，一是OpenAI GPT - 5崛起，二是自身迷之操作。此时国产大模型发力，如Kimi - K2 - 0905、Qwen3 - Max - Preview，性能和价格有优势，有望改变竞争格局。
苹果的局面，很迷惑
作者对比 Google I/O 大会上谷歌的表现，认为苹果在 WWDC 上的表现令人失望。苹果更新设计语言，其 AI 侧重端侧模型，有数据安全等优势，虽目前参数量小，但端侧 AI 或成新战场。