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Transformer学不会多位数乘法？MIT和哈佛的研究指出了一个简单漏洞
MIT、哈佛和谷歌DeepMind团队实验发现，Transformer做4位数乘法有软肋。用‘隐式思维链’（ICoT）训练的模型准确率达100%，传统方法仅1%。研究揭示了问题根源，还给出修复方案，但也引发诸多质疑。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？
文章围绕Transformer架构展开，先介绍其诞生背景，对比CNN、RNN等模型，阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理，包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型，并提及通义千问3与MCP协议。
AI短剧成了！LibTV-seedance2支持“真人模式”:一手实测，视频闪电直出，效果炸裂
LibTV首发支持Seedance 2.0真人生成视频功能，操作简单严谨。真人出镜可用于虚拟主播、数字分身、角色替换等场景。该工具工作流高效，接入主流模型，价格有优惠。
登上 GitHub 日榜 TOP5，收获 1.2 万标星的自动剪辑视频开源工具。
video-use是browser-use团队开源的自动剪视频项目，登上GitHub日榜TOP5、获1.2万标星。它改变剪辑交互方式，让用户描述意图，有智能剪辑、调色等功能。技术亮点是双层读取系统，成本和效率更优。
卡帕西点赞Transformer内置计算机！每秒3万Token吞吐，拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。
在WAIC现场，全球首个拥有「原生记忆力」的大模型亮相，但不是Transformer
在WAIC上，RockAI推出基于非Transformer架构Yan 2.0 Preview的多模态大模型，有原生记忆能力。它在性能指标上优势明显，其记忆机制接近生物方式，团队秉持理念推动离线智能，获硬件厂商关注。
ACL 2026｜证据摊开看，场景图画清：让流式视频大模型拿捏「何时开口」
随着多模态和大语言模型发展，人类与 AI 交互走向共生。现有视频大模型难把握响应时机，西北工业大学等团队在 ACL 2026 提出 Response - G1 框架，实验显示其提升了模型性能。
12秒生成1万token！谷歌推出文本「扩散模型」Gemini Diffusion，研究员：演示都得降速看
谷歌将图像生成常用的“扩散技术”引入语言模型，推出Gemini Diffusion，12秒能生成1万tokens，速度比Gemini 2.0 Flash - Lite更快。它通过逐步优化噪声学习生成输出，目前是实验性演示，可申请体验。
可灵2.5Turbo实测｜顶尖AI视频模型，真能打平CG吗？
可灵发布2.5 Turbo版本视频模型，进步显著，提示词理解、高速动态表现、风格稳定性都有提升，价格还更划算。经多场景测试，其在特定场景下内容质量能与CG媲美，开始理解动作背后逻辑。
ICML 2025 | 打破残差连接瓶颈，彩云科技&北邮提出MUDDFormer架构让Transformer再进化！
彩云科技与北邮联合提出多路动态稠密连接（MUDD）替代残差连接，提升Transformer跨层信息传递效率。实验显示，采用该架构的模型性能显著提升，论文等均已公开。