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大模型评估排障指南 | 关于 LaTeX 公式解析
这是大模型评估排障指南系列第二篇，聚焦 LaTeX 公式解析。评估难点是解析和比较模型输出与标准答案，无标准方法。lm - evaluation 框架用 sympy 解析准确率约 0.94，还给出缓解问题办法。
「上下文工程」硅谷爆火，Karpathy亲自站台！提示工程瞬间失宠
继提示工程后，「上下文工程」在硅谷爆火，获Karpathy等大佬青睐。它是「全新的氛围编程」，是智能体成败关键。其范畴广，是科学也是艺术，为LLM构建上下文能解决定制任务。
奥特曼公然叫板马斯克！重金杀入脑机接口，硅谷两大巨头彻底决裂
据金融时报，奥特曼准备豪掷重金扶持Merge Labs与马斯克的Neuralink竞争。两人此前在AI领域就冲突不断，如今战火蔓延到脑机接口领域，这场科技战争关乎人类未来。
震撼发布！最大人体动作数据集 MotionMillion 正式登场
上海交通大学研究团队构建高效标注流程，发布最大人体动作数据集MotionMillion，含超2000小时、200万条文本 - 动作配对数据。还推出评测体系MotionMillion - Eval，训练70亿参数动作生成大模型，刷新SOTA。
拒绝计算“一视同仁”！Elastic Attention：让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高，现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention，引入轻量级Attention Router，具备动态路由等亮点，在主流模型测试中效果好。
鹅厂员工都用AI Coding捅过多少篓子？
本文盘点AI Coding翻车现场及防坑指南，10位鹅厂同事分享用AI Coding捅过的篓子和防坑技巧，如选好模型、手动拆解任务、提前备份、限制危险操作等。
NUS&复旦&清华：首个系统性大模型Latent Space综述
新加坡国立大学等多机构发布大模型潜在空间领域首个系统性全景综述，从“基础—演进—机制—能力—展望”拆解潜空间范式的底层逻辑、技术路径与未来前景，还对比了潜空间与显式空间差异。
2026！开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026 年刚开始，大模型领域研究者达成默契，arXiv 论文高频出现 Self-Distillation。传统强教师依赖范式难适配模型持续进化，Self-Distillation 成破局点。MIT 等机构发布三项研究成果，均用信息差实现模型自驱动升级。
AI Infra进阶：如何让大模型输出确定的结果
文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略，因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响，给出vLLM实现Batch Invariance的方法。
国产大模型持续开源的一周：DeepSeek、Qwen、字节、书生~
国产开源大模型持续发力，本周DeepSeek V3.1、字节Seed-OSS-36B等接连发布。此外，马斯克xAI正式开源Grok 2.5，英伟达也开源了Nemotron-Nano-9B-v2。PaperAgent专题进行了梳理盘点。