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清华唐杰团队揭示大模型记忆全景
清华唐杰教授团队等发布大模型记忆架构综述，提出三维记忆分类学，将前沿工作统一到理论框架，为LLM设计指明方向，分析了隐式、显式记忆架构，还探讨混合架构挑战与未来方向。
Anthropic发布多Agent协作模式指南：5种架构与适用场景
当单个AI Agent无法完成任务时，多Agent系统就派上了用场。Anthropic最新发布的指南给出了五种经过验证的模式，包括生成 - 验证模式、编排 - 子代理模式等，并介绍了适用场景和陷阱。
Kimi 和 DeepSeek，为什么出现在同一张模型架构图里？
本文梳理大模型Attention架构从分流到重组的变迁路径，以MiniMax多次架构调整、GLM-5.3-Flash融合Kimi与DeepSeek技术路线的案例，分析大模型研发的平衡逻辑与行业竞争力核心。
刚刚，DeepSeek 突发梁文峰署名新论文：V4 新架构提前曝光？
今天凌晨，DeepSeek在其GitHub官方仓库开源了新论文与模块Engram。该论文提出“查—算分离”机制，通过引入可扩展的查找记忆结构，在等参数、等算力条件下提升模型表现，代码与论文全文均已开源。
拥抱大模型：深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
文章深入剖析ReAct，它是普林斯顿大学和谷歌团队提出的智能体架构范式，将推理与行动协同，构建TAO闭环。介绍其原理、架构，指出解决传统AI难题，也存在局限，未来可与强化学习等融合。
大模型Agent的核心还是prompt？ 目前有什么挑战？
文章指出大模型Agent核心并非Prompt，而是工程化架构设计、工作流编排与数据闭环。介绍Flow Engineering等概念及工具，分析规划、记忆、工具使用要点，还谈及开发面临的延迟、稳定等挑战，并给出应对建议。
AI工程vs传统工程 —「道法术」中的变与不变
本文从“道、法、术”三个层面对比AI工程与传统软件工程异同，指出AI工程是在传统工程基础上，为应对大模型不确定性进行的架构升级，还结合淘宝AI搜索实践提出AI工程应对策略。
Vibe Coding 何必只在桌面 IDE，多端智能体协同的思考与设计
依托下一代开源 AutoDev 架构，在 AutoDev 多平台预览版中实现了 Server 与 Android 的架构一体化与协同。Vibe Coding 可按自然语言提示生成代码，现阶段能完成 80% 功能，但跨越剩下 20% 挑战需团队工程化落地。
比自回归更灵活、比离散扩散更通用，首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临
近年来多模态大模型多采用自回归架构，推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI，基于全新非掩码离散流匹配架构，能并行去噪、动态修正，为多模态模型开辟新路径。
中兴发了一篇论文，洞察AI更前沿的探索方向
当大模型参数量冲向万亿级，AI 行业面临瓶颈。中兴通讯发布论文剖析困境，勾勒前沿方向。文中分析了 LLM 现状、架构瓶颈、AGI 争议等，还阐述了改进优化措施及下一代计算范式发展趋势，介绍了中兴的探索实践。