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Mamba-3惊现AI顶会ICLR 2026！CMU知名华人教授一作首代工作AI圈爆红
Transformer有力挑战者Mamba的最新版本Mamba-3进入ICLR 2026盲审。它有三大改进，在长文本处理、实时推理和成本优化有优势。此外，FBAM也从不同角度探索Transformer下一代框架。
面向6G环境感知通信！西电开源3Dx3D无线电地图数据集与生成式基准框架
面向6G，西安电子科技大学等团队联合提出高分辨率多模态三维无线电图谱数据集UrbanRadio3D，构建三维无线电图生成框架RadioDiff-3D，弥补了当前主流RM构建方法与数据集的局限。
重塑注意力机制：GTA登场，KV缓存缩减70%、计算量削减62.5%
GTA由多所高校联合研发，提出大模型框架，解决传统多头注意力机制弊端。通过分组共享注意力矩阵和压缩潜在值表示，削减计算量、缩减KV缓存，实验验证其性能优、效率高，虽有局限但前景好。
对话谷歌前 CEO Eric Schmidt：数字超智能将在十年内到来，AI 将创造更多更高薪的工作
谷歌前 CEO Eric Schmidt 做客播客，探讨 AI 未来。他认为 AI 被严重低估，数字超智能十年内或到来，瓶颈是电力。还谈及 AI 对就业、商业、教育等方面的影响，以及潜在风险和应对建议。
机器人高层指挥低层做，“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025
美国东北大学和波士顿动力RAI提出HEP框架，首创“坐标系转移接口”，有极简高效分层结构、空间对称性自然泛化、创新型体素编码器等亮点。它基于分层策略和接口，提升机器人操作灵活性与泛化性，论文被ICML2025收录。
8种LLM架构设计大比拼：从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2，究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计，如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术，像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构，还分析不同设计对性能、效率的影响，助读者了解LLM架构差异。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++，长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别
北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制，保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源，研究在性能和效率上优势明显，有广泛应用价值和拓展空间。
交互式世界模型来了：不止理解世界，更要改造世界
8月17日，智象未来发布交互式世界模型HiDream - O1 - World，定位为全球首款原生全模态交互式世界模型。它提供漫游和编辑两种交互方式，在WBench测试中成绩优异，但开放场景表现待验证。其采用独特生成方式，有广阔应用前景。
ICRA 2026｜NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp：刷新跨智能体灵巧抓取SOTA，实现5FPS动态环境交互
新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。
必看！Sebastian Raschka新博客盘点了所有主要注意力机制
著名AI技术作家Sebastian Raschka发布博客《现代LLM中注意力变体的可视化指南》，回顾近年开发并用于开放权重架构的注意力变体，包括多头、分组查询、多头潜在等注意力机制，还分析各机制特点、应用场景及优劣势。