比Gemini 3记得更多，谷歌新框架将上下文记忆干到了200万！

Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN与Transformer的全新架构Titans，能扩展到超200万个token上下文。背后涉及Titans和MIRAS两篇论文，共同推进测试时记忆概念，实验显示新架构性能出色。

本文关注vllm V1中管控模型分布式推理的Executor部分，介绍其类型、Executor-Workers架构及数据传输机制，对比V0架构优势，以单机多卡的MultiprocExecutor为例展开讲解，还提及不同数据量的传输方式及相关代码。

Claude强到不敢发的Mythos，被质疑用了字节Seed技术

Claude最强“神话”模型Mythos引发猜测，或用了字节Seed技术。社区热议其是否采用循环语言模型架构，关键线索来自Anthropic测试数据，在图搜索测试中Mythos优势明显，还有其他线索指向循环架构。

Transformer已死？DeepMind正在押注另一条AGI路线

谷歌团队借鉴人类联想记忆，提出嵌套学习，解决AI「灾难性遗忘」问题。强调优化器与架构协同进化，构建联想记忆系统。HOPE架构在多任务表现出色，或开启AI从被动训练到主动进化大门。

南京大学开源SteadyDancer模型实现完美动作迁移，首帧保留彻底解决身份漂移难题

南京大学、腾讯PCG与上海人工智能实验室联合推出SteadyDancer，这是首个基于Image-to-Video范式并严格实现首帧保留的开源人像动画框架，解决了传统方法身份漂移难题，在多方面表现优异。

DeepMind：Transformer存在拓扑缺陷，思维链治标不治本

谷歌DeepMind论文指出，Transformer架构不擅长追踪状态，思维链只是给结构性缺陷打补丁，成本高。论文主张用循环架构替代或补充纯前馈结构，还提出多个研究方向，认为下一代模型需构建‘流动的现实表示’。

Meta 删邮件事故背后，OpenClaw 为什么会“失忆”？代码库维护者拆解记忆架构

文章围绕 OpenClaw“失忆”问题展开，由代码库维护者拆解其记忆架构。通过 Meta 删邮件事故引出代理记忆问题，分析记忆四层结构、三种失败模式，给出应对建议，还介绍检索工具、配置及故障排除方法。

Google Research 开源新架构，AI 不再依赖云端，直接跑在手表和耳机上

Google Research 开源 Coral NPU 平台，是面向硬件工程师与 AI 开发者的全栈开源方案，可克服 AI 在可穿戴和边缘设备落地的瓶颈，实现能耗与算力平衡，还能解决算力、生态、隐私等问题。

AI牛马实现“干中学”！上海AI Lab联合推出智能体自我进化新框架

上海人工智能实验室等研究者提出MUSE智能体框架，让智能体实现“干中学”。它围绕分层记忆模块，通过先做、再反思、然后进化，解决现有智能体痛点，实验表现出色，还展望了未来优化方向。

硬核拆解 OpenClaw：如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统？【上】

本文深入剖析 OpenClaw 的 Agent 任务引擎，介绍其‘工作室’、整体架构、调度与并发控制、高可用与容错机制等。指出其架构有工程智慧，对构建生产级 Agent 系统有参考价值，下篇将介绍更多实践。