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Meta重组AI团队后首个模型来了：不是最强、不再开源、可能够用
当地时间4月8日Meta发布Muse Spark，是重组AI团队后首个模型。它计算效率有提升，在多模态和健康任务领先，但在编程等场景落后。该模型闭源，适配Meta产品，未来优先产品再生态。
当黄仁勋反复提起OpenClaw，他到底在焦虑什么？｜甲子光年
美国当地时间3月18日，「甲子光年」参加英伟达黄仁勋在GTC 2026的媒体会。黄仁勋多次提及OpenClaw，认为它很重要。英伟达不仅造GPU，还构建AI工厂，试图成为新计算秩序定义者。
大神卡帕西又一构想落地！Claude Code + Obsidian 爆火：创建你的「第二大脑」
2026年4月，Andrej Karpathy提出LLM Wiki，将LLM使用范式推向「知识生产系统」。6月27日，RGK用Claude Code + Obsidian构建“第二大脑系统”，解决记忆、上下文、执行问题，还引入反馈机制、优化Token成本。
【CUDA 博客】使用PTX指令更高效地加载和存储矩阵
文章围绕使用PTX指令高效加载和存储矩阵展开，介绍`ldmatrix`和`stmatrix`指令格式、适用GPU版本、地址计算逻辑等，给出不同矩阵数量的实现代码示例，助读者理解和应用。
一夜狂揽 6k Star，232 个 AI 专家，真疯了！
开源项目 `The Agency (agency-agents)` 增长惊人，单日获 6K+ Stars，十天新增 3.3 万+。它打包开源 232 个 AI Agent 角色、16 个部门，各 Agent 有完整“人格系统”，支持多种主流工具，不过 Token 消耗大。
MIT这篇RLM论文，给出了Scaling的另一种可能~
当大家普遍认为解决长上下文问题要靠扩大模型上下文窗口时，MIT 最新的 RLM 论文提出新路径。其 code 已开源，能实现无界上下文处理，可让任意大语言模型处理 10 万 +token。
Meta打碎Transformer 8年铁律！改写AI最底层规则，模型首次冒出潜意识
Meta推出「自由Transformer」新模型，打破自2017年以来GPT模型核心规则，在解码器引入潜在随机变量Z，增加“潜意识”。仅增约3%计算开销，在多测试中超越大规模模型，或开启后自回归时代。
扩散语言模型九倍推理加速！上海交大：KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。
将注意力旋转 90 度！今天，Kimi 的「注意力残差」火了
Kimi团队发布技术报告Attention Residuals，用依赖输入的注意力机制取代标准深度递归，解决传统残差连接的信息稀释和隐藏状态爆炸问题。实验显示其有计算优势，下游任务表现佳。
你奶奶也能看懂：DeepSeek-OCR的秘密。
本文介绍DeepSeek-OCR，它并非普通OCR工具，而是用“上下文光学压缩”将大量文本信息转为少量视觉Token。其架构含编码器和解码器，压缩效果惊人，重新定义AI“记忆”，或改变AI认知方式。