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百度沧海·存储 Mantle 系统架构演进之路，SOSP'25 论文背后的故事
文章讲述百度沧海·存储Mantle系统架构演进故事。面对云存储挑战及业界方案局限，团队经多阶段探索，构建Mantle及MantleX架构，解决性能难题，并规划后续升级方向，为业界提供新思路。
Transformers v5 中的分词系统：更简洁、更清晰、更模块化
文章聚焦 Transformers v5 分词系统，介绍分词概念、流程、主流算法，对比 transformers 和 tokenizers 库。着重讲 v5 改进，如架构与词表分离，解决 v4 黑盒问题，还能从零训练专属分词器。
谷歌Transformer过时了？清华姚班校友等三连击，爆改注意力！
谷歌提出新架构，参数减少40%，训练速度较RNN提升5 - 8倍，某些任务性能超Transformer 7.2%。新架构引入注意力偏向策略，用「保留」取代「遗忘」，还提出Moneta、Yaad、Memora三个新模型，在多任务上表现卓越。
跑通AI Agent「最后一公里」：iMeanAI的WebAgent后训练技术全解析
文章深入解析iMeanAI的WebAgent后训练技术，指出当前AI Agent落地存在从‘理解’到‘执行’的困境。通过两个极限任务展示其能力，介绍核心技术架构和后训练进化引擎，还提及该技术带来的自由体验，其1.0版本已公测。
华人学生立大功！新王Mamba-3直击Transformer死穴，推理效率碾压7倍
新一代开源架构Mamba-3发布，由CMU普林斯顿原班人马打造，15亿参数性能比Transformer高4%，长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学，推理优先，有三大核心技术，还能与自注意力层混合提升检索能力。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十三】｜GPT 架构如何工作 ？
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系，阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线，详述训练和推理流程，还提及GPT架构进化的混合专家（MoE）模型。
Meta没做的，英伟达做了！全新架构吞吐量狂飙6倍，20万亿Token训练
英伟达发布全新架构9B模型NVIDIA Nemotron Nano 2，以Mamba - Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍，对标Qwen3 - 8B并在多任务中表现持平或更优，还开源模型及大部分预训练数据。
Claude Mythos核心架构开源！22岁天才一人破解，融合DeepSeek思路
22岁初创CEO Kye Gomez以第一性原理推导出Claude Mythos核心架构，开源OpenMythos项目。该架构采用循环深度Transformer，不堆参数，循环思考16次推理，结合MoE层，参数效率翻倍。
一文读懂：数据中心“拥抱”ARM架构，为何如此艰难？
文章探讨企业数据中心采用ARM架构面临的难题。如现有x86架构主导，切换有兼容性问题；ARM硬件选择有限、性能不足；云服务功能难对等；软件支持和许可证问题也阻碍其应用。
上市后的摩尔线程，重心从造芯变成建生态
上市刚满15天的摩尔线程在MDC 2025大会展示全栈技术成果，回应市场关注。其创始人强调生态是GPU行业核心，正构建MUSA生态体系，MUSA架构升级，还揭晓‘花港’架构及两款芯片技术路线。