比Gemini 3记得更多，谷歌新框架将上下文记忆干到了200万！

Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN与Transformer的全新架构Titans，能扩展到超200万个token上下文。背后涉及Titans和MIRAS两篇论文，共同推进测试时记忆概念，实验显示新架构性能出色。

错信AI幻觉，一男子用溴化钠替代食用盐，真给自己吃出幻觉了

美国一位60岁男子错信ChatGPT建议，用溴化钠替代食用盐，致体内溴含量严重超标，出现妄想症等溴中毒症状。医生研究发现，旧版ChatGPT未提供健康警告，而GPT - 5不建议用溴化钠替代食盐。

本文关注vllm V1中管控模型分布式推理的Executor部分，介绍其类型、Executor-Workers架构及数据传输机制，对比V0架构优势，以单机多卡的MultiprocExecutor为例展开讲解，还提及不同数据量的传输方式及相关代码。

Claude强到不敢发的Mythos，被质疑用了字节Seed技术

Claude最强“神话”模型Mythos引发猜测，或用了字节Seed技术。社区热议其是否采用循环语言模型架构，关键线索来自Anthropic测试数据，在图搜索测试中Mythos优势明显，还有其他线索指向循环架构。

Transformer已死？DeepMind正在押注另一条AGI路线

谷歌团队借鉴人类联想记忆，提出嵌套学习，解决AI「灾难性遗忘」问题。强调优化器与架构协同进化，构建联想记忆系统。HOPE架构在多任务表现出色，或开启AI从被动训练到主动进化大门。

DeepMind：Transformer存在拓扑缺陷，思维链治标不治本

谷歌DeepMind论文指出，Transformer架构不擅长追踪状态，思维链只是给结构性缺陷打补丁，成本高。论文主张用循环架构替代或补充纯前馈结构，还提出多个研究方向，认为下一代模型需构建‘流动的现实表示’。

11 万 Star 的开源项目，给 AI 编码代理补流程，这套 Superpowers 值得装

110多K Star的开源项目Superpowers，是完整软件开发工作流程，基于17个可组合“技能”。它采用Pull模式，用苏格拉底式追问澄清需求，工作流覆盖多领域，支持多平台，一行命令即可安装。

硬核拆解 OpenClaw：如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统？【上】

本文深入剖析 OpenClaw 的 Agent 任务引擎，介绍其‘工作室’、整体架构、调度与并发控制、高可用与容错机制等。指出其架构有工程智慧，对构建生产级 Agent 系统有参考价值，下篇将介绍更多实践。

谢赛宁团队用RAE实现从8%到84%的飞跃，宣告VAE时代结束

谢赛宁团队用RAE新架构将ImageNet图像生成FID刷到1.13，宣告VAE组件过时。RAE结合先进表征学习成果与强大生成模型框架，解决诸多问题，还为其高维潜空间定制DiTDH架构，性能优异。

微信技术架构部斩获CVPR 2025大赛冠军，攻克AI图文匹配评估难题

微信WXG技术架构部IH-VQA团队在CVPR2025大赛夺冠，首创iMatch图文匹配质量评估方案。文中介绍赛事背景、规则，团队通过双模型驱动等策略获胜，还构建iMatch-Benchmark评估主流T2I模型。