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定位大模型「作弊」神经回路！新研究首次揭示：虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率，背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解，定位到关键记忆节点，发现‘困惑度悖论’，还能操控记忆，成果对评估、检测和去污染有意义。
一年从3B卷到0.xB：MonkeyOCRv2用0.7B拿下17语种文档解析开源第一
文档OCR正迈入小模型时代，MonkeyOCRv2以0.7B、0.6B参数在MDPBench上超越3B模型。它重新分配系统职责，采用互补预训练目标，还开源训练数据，且迁移到多任务表现良好。
硬核拆解大模型，从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2 ，一文看懂 LLM 主流架构
本文详细列举 8 个主流大语言模型，硬核拆解架构设计与革新思路，介绍架构演进趋势。如 DeepSeek-V3 的 MLA 与 MoE 技术，OLMo 2 的归一化策略，Gemma 3 的滑动窗口注意力机制等。
谷歌全线开挂！Gemini 3 Deep Think夺多项推理SOTA，Gemini亚洲新团队也官宣了
谷歌的Gemini 3 Deep Think模式正式上线，推理能力显著加强，在ARC - AGI、HLE等多项权威测评中夺魁，仅向Google AI Ultra订阅用户开放。同时，谷歌DeepMind将在新加坡成立新的Gemini研究团队，由95后华人科学家Yi Tay带队。此外，谷歌还推出了Google Workspace Studio。
ACL 2026 综述：从事后解释到内生解释，大模型内生可解释性的前沿进展
大语言模型强大但解释性成问题，过去多事后解释，现更多研究者转向内生可解释性。ACL 2026 接收的综述论文梳理相关代表方法，总结为五类核心设计范式，指出该方向面临挑战但趋势清晰。
奖励模型预训练新范式POLAR：突破强化学习短板，有望打通RL链路扩展“最后一环”
强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈，上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制，契合强化微调框架，通过对比学习训练，实验证明其性能和泛化性佳，有望打通RL链路扩展最后一环。
Seedance 2.0刷屏后，字节还有个硬核模型——3个复杂任务实测Seed 2.0
作者作为AI编程工具深度用户，没追热门的Seedance 2.0，而是实测同期发布的豆包大模型Seed 2.0。设计3个日常复杂任务，在TRAE接入其Pro版测试，展现出强大的自主纠错和多任务处理能力，也指出了不足。
网络基础设施如何支撑大模型应用？北京大学刘古月课题组5大方向研究，相关论文入选ACM SIGCOMM 2025
在智能计算和网络演进背景下，北大刘古月课题组聚焦网络研究。其 5 篇论文入选 ACM SIGCOMM 2025，从架构、数据、运维、安全四个维度形成技术闭环，推动新一代网络系统发展。
Claude Design开源版本来了!支持超过 71 套最顶级的品牌设计系统，可以直接复刻，构建属于你的顶级网页!
Anthropic的Claude Design闭源，Open Design是其开源替代品。它支持超71套顶级品牌设计系统，可直接复刻构建网页，还支持多种coding agent，有完整提问机制，确保产出符合需求。
我用GLM-5肝出一个Rust版Agent系统，Opus 4.6迎来了最强开源对手。
作者实测智谱发布的GLM - 5后，用其开发出Rust版Agent系统并开源。还对比GLM - 5与Kimi 2.5、Opus 4.6，认为GLM - 5写后端能力强，让普通开发者也能用高级架构能力。