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互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
说一个反常识的真相，Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。
作者有感于AI在真实工作场景评测的稀缺性，以阿里国际站RealReplicaBench评测集为例，介绍电商场景任务，发现多数模型成功率低，其他领域类似，呼吁厂商努力，作者也计划自跑评测更新排名。
NTU S-Lab 团队探索可动 3D 新方向：结构、关节、纹理一次到位
南洋理工大学 S-Lab 团队发布研究，提出统一建模框架，能从单张图像生成可动三维对象，在几何精度、外观一致性与运动合理性上显著提升，解决了现有方法的难题，为相关领域发展奠定基础。
从“小卡拉米” 杀入 CNCF，创始人却说：HAMi火了，我们每天仍如履薄冰
本文讲述 HAMi 项目从“小卡拉米”到进入 CNCF 孵化阶段的历程。该项目解决 GPU 利用率问题，建立跨厂商生态。密瓜智能围绕其成立，补社区短板。虽 HAMi 成功，但密瓜智能仍需证明商业价值。
今天起，GPT Image 2要把全体设计师送走了
GPT Image 2横空出世，暴打Nano Banana 2，其超强文字渲染和设计能力颠覆众多行业。它生成的图片真假难辨，解决文字渲染难题，降低数字内容生成成本，让设计师面临失业危机，也使互联网信任体系洗牌。
Cursor 内置三大文档工具，为AI 编程注入精准上下文
大模型编程易因知识陈旧致代码出错，为其提供实时上下文是关键。Cursor 有 @Docs、@Web、MCP 三大文档工具，能处理不同文档，还可协助创建和更新文档，弥合模型知识与项目需求的鸿沟。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。
The Batch: 939 ｜在推理阶段学习长上下文
大型语言模型处理长上下文时通常准确性降低、速度变慢，研究人员提出TTT - E2E方法，通过推理时训练模型将上下文压缩到transformer权重中，还展示了其运作方式、测试结果等。
极客大神构建了LLM架构画廊，AI大神Karpathy点赞
极客大神Sebastian Raschka构建LLM Architecture Gallery，将复杂模型结构化繁为简，引发技术圈讨论，AI大神Karpathy点赞。画廊高度视觉化、互动性强，展示模型架构图及核心参数，源数据开源。
摆脱遥控器，波士顿动力人形机器人，开始「长脑子」干活了
世界人形机器人运动会引发对人工遥控机器人的争议。波士顿动力与丰田研究院合作为 Atlas 开发大型行为模型，展示其自主收纳整理成果，模型构建有流程，成果显著，研发遵循三项核心原则。