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GUI 精准定位新 SoTA：LASER 让模型从“看全图”走向“锁重点”
多模态大模型在高分辨率、元素密集的 GUI 场景易误判。苏州大学 OpenNLG 团队提出 LASER 方法，让模型学会主动推理，通过关键区域聚焦等提升定位精度，在基准测试中表现出色。
The Batch: 863 ｜推理提高了碳排放
新研究量化推理模型时代提供更优答案的环境成本，研究人员估算14个开源权重的大模型碳排放，发现推理与排放存在权衡关系，还指出战略性部署可降低排放。
Attention Sink产生的起点？清华&美团首次揭秘MoE LLM中的超级专家机制
清华和美团研究聚焦MoE LLM，首次发现超级专家子集。通过多模型实证分析，揭示其分布规律、重要性及对注意力机制的影响，开发识别工具，为模型压缩提供新方向。
NanoCoder：我把50万行的claude code核心机制浓缩成1000行，不可能学不会了吧！
Claude Code 源码泄露后，kimi Agent 团队何宇峰大佬的 NanoCoder 项目，用 950 行 Python 代码重写其核心机制。它实现 7 种关键设计模式，可助理解顶级 AI 编程 Agent 核心设计，还能按需修改。
显存暴降92%！哈工大为线性注意力开辟了新道路
哈尔滨工业大学等团队发现线性注意力性能不足根源是查询范数丢失等。基于此提出NaLaFormer，在ImageNet - 1K准确率最高提7.5%，超分任务峰值内存降92.3%，为线性注意力发展开辟新道路。
清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
规范对齐时代：GPT-5 断层领先，让安全与行为边界更明晰
上海交通大学等团队提出规范对齐概念，构建评测基准 SpecBench 评测 33 个主流模型，发现多数模型有不足。还探索测试时深思方法，如 Align3 能提升规范遵循度，GPT - 5 在规范对齐上断层领先。
宇树机器人“撞人逃逸”火到国外，王兴兴回应：下次不遥控了
宇树机器人“撞人逃逸”片段在国外疯传，引发对机器人安全性的担忧。分析发现，“元凶”可能是人类控制员交接遥控器时未及时避让。宇树创始人王兴兴表示下次让机器人自主奔跑，还透露未来有更多突破。
Karpathy刚刚敲响警钟：大模型的“终极之战”打响！Agent大军即将全面接管研发
Andrej Karpathy发布新项目autoresearch，人改提示词，AI改训练代码。经约2天微调，找到约20个降低验证损失的修改，提升排行榜成绩。Agent还发现多项重要改进点，未来前沿LLM实验室或走此路。
全球闲置算力训个模型，性能媲美R1，老黄天塌了！Karpathy曾投资它
全球首个分布式RL训练模型INTELLECT - 2发布，整合闲置算力完成训练，成本降低，性能媲美DeepSeek - R1。其采用分布式异步强化学习范式，团队开源四大关键组件，还获Karpathy等投资，未来有多项计划。