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AI 终于学会 「自我坦白」！Anthropic最新论文震撼来袭，「内省适配器」让黑盒模型自己说出隐藏行为
2026年4月28日，Anthropic联合剑桥大学发布论文，提出“内省适配器”技术，可让大模型用自然语言“坦白”微调中学到的行为。该技术在AuditBench基准测试等实战中表现出色，但也存在高误报率等局限。
大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
大模型推理上限再突破：「自适应难易度蒸馏」超越R1蒸馏，长CoT语料质量飞升
本文从中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队切入，介绍了首创的「LLM自适应题目难度蒸馏」方法，该方法围绕「模型 - 数据动态匹配」提出了一条完整的CoT构建流程，显著提升了长CoT语料的质量。
AI首胜人类博士，顶会论文秒变代码！港大90后开源刷爆8k星
香港大学黄超团队开源的DeepCode，能分析论文、生成可运行代码。在四大基准测试中全面领先，首超人类专家，还优于现有AI Coding。它有三大核心能力，采用三阶段框架实现代码自动转换。
刷新3D生成上限！一键生成精细到毛发的3D资产
在高质量3D生成需求增长背景下，现有3D生成框架在兼顾效率和质量上有瓶颈。南洋理工大学等提出Ultra3D框架，采用coarse - to - fine两阶段流程，用Part Attention机制提升效率，支持高分辨率输出。
8 位 AI Infra 高管复盘 WAIC：当堆砌「暴力美学」触顶，AI Infra 如何求变？
雷峰网与8位参展AI Infra公司的决策者交流，捕捉行业新方向和共识。今年行业关注重心从拼规模转向比效率，Token推理成算力消耗主体，AI工厂和Token工厂共生，未来竞争聚焦效率，不同玩家各有优劣。
推理成本太高、算力不够用？单纯堆卡没用，得靠极致的“压缩”与“调度” | AICon
大模型落地面临推理成本高、算力需求大的问题。AICon大会上，阿里云刘峥、ModelTC龚睿昊、阿里巴巴马腾、OPPO宋晓辉、清程极智汤雄超等专家将分享从压缩到调度的推理优化方案，覆盖云到边缘、多算力平台。
基于一个MXFP8量化Kernel谈一谈如何在B200上实现高性能的Memory Bound Kernel
作者向SGLang社区提交基于CUTLASS的MXFP8 Blockscaled Grouped GEMM实现，其中包含量化Kernel。文章关注此Kernel，介绍在B200上实现高性能Memory Bound Kernel的优化技术，如整体设计、向量化与合并访问、Occupancy优化、TMA利用等。
阿里云 Tair 基于 3FS 工程化落地 KVCache：企业级部署、高可用运维与性能调优实践
本文介绍阿里云 Tair KVCache 团队与服务器研发存储软硬件结合团队对 3FS 的工程化升级实践。从性能、产品、运维维度优化，为高性能 KVCache 在企业级 AI 场景落地提供范式，还提及未来 3FS 产品化及服务器硬件升级方向。
爬虫界“瑞士军刀”！开源高性能爬虫工具，实施进度监控、全栈SDK支持、n8n深度集成！
在AI驱动的数据时代，WaterCrawl是基于Python和Scrapy的开源网页爬虫工具，专为大规模数据提取和LLM优化设计，支持多语言内容抓取、实时进度监控和深度AI平台集成，优势显著。