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HBM Roadmap和HBM4的关键特性
文章介绍 KAIST TERALAB 公布的 HBM 技术，涵盖 HBM 路线图和 HBM4 特性。HBM 路线图展示从容量升级到计算存储融合的进化，HBM4 在电气规格、封装冷却、架构等方面有突破，AI 工具也用于研发。
不用千亿参数也能合成高质量数据！这个开源框架让小模型“组团逆袭”，7B性能直追72B
上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架，以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高，项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖，展现“集体智能”潜力。
刚刚，谷歌AI路线图曝光：竟要抛弃注意力机制？Transformer有致命缺陷！
谷歌未来AI路线图曝光，Gemini全模态是重点，模型向智能体转变，推理能力将扩展。谷歌还需突破现有注意力机制限制实现无限上下文。此外，文中盘点了OpenAI、DeepSeek等大厂AI年中表现。
LeCun世界模型出2代了！62小时搞定机器人训练，开启物理推理新时代
Meta开源发布V-JEPA 2世界模型，图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界，经训练后在多方面表现优异，Meta还发布新基准测试，也透露了后续计划。
什么！我把SQL编辑器装进了大模型？
文章介绍基于约束解码技术，结合CFG、Jinja模板和XGrammar框架，为大模型SQL生成配备“编辑器”。它能保证语法正确、遵循规则，还具灵活性。但面临约束干扰和性能瓶颈，未来可简化配置惠及更多用户。
Agent也能蒸馏了！性能超好
大模型运行成本高，普通用户用不起。传统小模型模仿大模型解题步骤易出错。论文提出Agent蒸馏，让小模型学会用检索和代码工具，还加首思前缀与自我纠错“外挂”，使小模型性能直逼大模型。
「AI黑客」来袭，Agentic AI如何成为新守护者？
AI 发展带来网络安全新威胁，如生成式 AI 诈骗、深度伪造等。业内共识是以 AI 对抗 AI，有模型防护、行业应用、政府协作三类尝试。青藤云安全推出全栈式安全智能体「无相」，革新安全思维。
大模型下半场，阶跃凭什么领跑多模态之战
国内大模型竞争分资源派、技术派、国家队三阵营，多模态成竞争分水岭。阶跃星辰成立两年发22款自研基座模型，16款为多模态。其坚持理解生成一体化路线，在多模态领域有优势，还布局多应用场景。
Axiom Math 对谈 SGLang：模型的下一步是可验证，结果层才是真正的护城河
在AGI Playground 2026圆桌论坛，Axiom Math联合创始人等探讨AI核心问题。提到AI进入生产环境，可验证或成瓶颈，还从长任务智能体、推理基建等多方面深入交流，如模型验证、基建优化等。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。