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比Transformer更强的架构来了？浙大新作Translution，一统卷积和自注意力
随着大模型发展遇瓶颈，浙大等校学者提出神经网络基础操作Translution，实现自注意力与卷积的融合统一，构建更普适神经计算机制。它性能超Self - attention，为新一代神经网络发展开辟新方向。
谁说Scaling Law到头了？新研究：每一步的微小提升会带来指数级增长
很多人质疑扩大计算规模训练模型的做法，因Scaling Law面临收益递减。但新研究发现，模型单步准确率的微小提升能使完成任务长度指数级增长，还探讨了长程执行能力的衡量及影响因素。
GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
DeepSeek连发两篇论文背后，原来藏着一场学术接力
2026年1月，DeepSeek连发两篇论文，一篇解决信息稳定流动，另一篇聚焦知识高效检索。研究发现其与字节Seed团队存在“接力”，如mHC改进字节Seed的HC，Conditional Memory引用多项工作，梳理关系能助理解论文与架构创新方向。
一篇最新自演化AI Agents全新范式系统性综述
传统LLM Agent工作流固化，面对动态环境只能人工硬编码，成本高、迭代慢。此55页综述提出“Self - Evolving AI Agents”新范式，让Agent自主优化自身结构，还给出三定律、统一框架及各类优化方法。
Lumina-DiMOO：多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解
上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO，它基于离散扩散建模，打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型，它解决了生成慢、质量受限等问题，在多项评测中夺魁。
第 2 章 主流 Agent 模式深度解析
文章深度解析主流 Agent 模式，用生活化类比介绍了 ReAct、Plan - and - Execute、Tool Use、Reflection / Self - Critique 四种模式，阐述其技术要点、优缺点及适用场景，还对多模式进行对比。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。
视频世界模型困在像素网格里：腾讯开源SCoPE，用射线空间重写位置关系
香港大学、香港科大与腾讯ARC Lab联合提出SCoPE，让视频模型处理位置关系的基底从张量网格转向射线空间。它将相机射线坐标注入Video DiT，新增参数不到原模型0.1%，多方面表现获改善。
梁文锋署名！DeepSeek再发炸裂论文：提出“条件记忆”新范式，彻底打破GPU推理显存墙
来自DeepSeek的新论文提出“条件记忆（Conditional Memory）”新范式，推出Engram模块，实现可扩展知识查找。研究揭示U形缩放定律，构建的Engram模型性能超越纯MoE基线，还打破了GPU显存瓶颈。