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谷歌Transformer过时了？清华姚班校友等三连击，爆改注意力！
谷歌提出新架构，参数减少40%，训练速度较RNN提升5 - 8倍，某些任务性能超Transformer 7.2%。新架构引入注意力偏向策略，用「保留」取代「遗忘」，还提出Moneta、Yaad、Memora三个新模型，在多任务上表现卓越。
永别了，终端！OpenAI疯狂升级Codex，接管Mac人类全程0操作围观
OpenAI的Codex迎来重大更新，从代码工具进化为通用个人助理。开发者实测中，它能接管Mac完成多项任务，人类全程0操作。还支持多应用集成，功能强大，获开发者青睐，或重新定义使用电脑方式。
美团杀入视频生成模型赛道，LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型，效率提升10倍
美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型，有136亿参数量，多任务表现出色。它核心亮点多，还建立了数据处理流水线，采用特殊架构和训练方法，提升了生成效率，性能媲美顶尖模型。
Apple发布新SOTA Manzano：混合Tokenizer破解多模态统一难题，理解与生成双翼齐飞
多模态AI前景广，但现有模型在理解和生成任务上存在性能冲突。苹果提出Manzano模型，用混合视觉标记器降低任务冲突，结构简单可扩展，在多基准测试达SoTA水平，还展示图像编辑潜力。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题，华为新加坡提出InstructRAG，提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
重复一下提示词，Gemini准确率竟从21%飙升至97%！
Google Research团队研究发现，重复提示词可让Gemini准确率从21.33%升至97.33%。该策略能提升主流大模型非推理任务表现，在多模型多基准测试中优势明显，且不增加延迟。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
一年磨一剑，今年最炸机器人Demo来了！1亿美元种子轮团队出手，单个模型解锁单手打蛋解魔方弹钢琴
Genesis AI发布机器人基础模型GENE - 26.5，让机器人可自主完成烹饪、实验室操作等复杂任务。该团队全栈自研，从硬件、数据、模型到训练评估都有独特方案，曾获1.05亿美元种子轮。
真狠！4 万 Star CodeWhale，AI 写代码最怕的是什么？？？？
文章介绍开源的CodeWhale，它是terminal coding agent harness，GitHub超4万Star。它给代码Agent定规则，涵盖身份、证据等原则。支持多模型，有任务流程和多Agent协作功能，还分析适用人群并给出启动方法。
小扎又开源了：7B实现自监督学习SOTA
Meta发布全新开源视觉模型DINOv3，首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法，扩展数据和模型规模，支持标注稀缺场景，在多任务实现SOTA。