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大语言模型（LLM）到底是怎么运作的？（配图通俗讲解）
文章先介绍条件概率，指出大语言模型预测下一个单词是条件概率问题，会计算所有可能单词的条件概率选最高的。还提到直接选最高概率会使内容单调，引出温度概念，它能调整概率分布影响抽样结果。
想入局VLA却不知从何下手？NTU&中大开源「终极菜谱」：从基座到频域建模，每一步都有实验支撑
MMLab@NTU联合中山大学的研究推出VLANeXt，从12个关键维度剖析VLA设计空间，每步有实验支撑。它在LIBERO及LIBERO - plus上超越SOTA方法，遇扰动成功率跃升10%，适合不同水平从业者。
具身智能“高考”难疯了！人类100分，最强模型12.8
原推出RoboTwin系列基准的团队带来RoboDojo，这是统一的仿真+真实世界机器人操作评测基准。它设42个仿真任务、18个真实任务，让30个主流策略竞技，结果显示机器人距通用操作差距大。
Talking-Critic奖励模型带来更自然的音频驱动肖像
近期音频驱动肖像动画技术发展快，但现有方法存在嘴型声音不对、动作不自然等问题。阿里提出Talking - Critic奖励模型，构建Talking - NSQ数据集，还提出TLPO优化框架，提升多维度表现，实验超现有SOTA方法。
Claude Opus 4.7 发布！留给人类的时间，不多了
Anthropic 发布 Claude Opus 4.7，核心升级是让 AI 跑长且复杂任务，还能自我验证结果。它视觉能力超强，编程能力提升，新增 /ultrareview 功能，API 多了调节档，不过 token 数量或增加，成本可能上浮。
这个框架让大模型省下50%内存，合并专家不如直接删掉？
Cerebras Research提出REAP框架，通过专家剪枝和合并技术压缩SMoE模型，能让模型‘瘦身’并保持性能，可省50%内存，但社区测试有不同结果，且存在调度开销等问题。
240 款 AI 软件定价分析：从席位到成果，AI 定价的五种趋势
国外科技作者 Kyle Poyar 收集超 240 家软件公司数据，分析 AI 软件定价。指出传统定价面临挑战，混合定价成主流，还介绍常见策略、结果定价问题、价格透明化困境及企业准备不足等情况。
担心被曝“于谦门”，57岁的于谦到底用龙虾做了什么？
于谦视频播客《多新鲜呐》最新一期，本质是“AI产品用户体验公开测试”。于谦作为测试员，关注点在结果、省事、风险等，节目把技术叙事换成生活叙事，帮AI面向大众转译。
ICLR 2026 放榜了！28%接收率，欢迎投稿机器之心
ICLR 2026 官方深夜发论文接收结果，会议 2026 年 4 月在巴西举行，收稿约 19000 篇，录取率约 28%。网友晒成绩，不过本届堪称“史上最乱”，有审稿问题，还被质疑用 AI 生成意见。
这可能是今年门槛最低的黑客松比赛，速来！
2026开年Skill热度攀升，因其易搭建易分享且能交付结果。Founder Park联合扣子举办Skill招募大赛，设职场和极客两赛道，有流量、付费等奖励，还公布赛程、报名方式及好Skill的标准。