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不跟英伟达走老路，这家GPU公司的技术架构藏着哪些关键解？
在国产GPU上市黄金窗口期，天数智芯上市后首场发布会引发广泛讨论。其公布架构路线图，2027年前追赶英伟达，之后转向创新架构设计。还提出回归计算本质、提供高质量算力两条架构判断，并展示边端算力产品及应用。
当前关于 Vibe Engineering 的所有认知都会在 1 个月内严重过时
作者分享 Vibe Engineering 实践体会，指出当前认知很快过时，因 AI 编程工具和模型进步大。还对比了 Opus 4.5、GPT - 5.2 等模型，阐述人在开发各阶段角色，介绍多 Agent 协同实践及未来软件公司组织形态变化。
ChatGPT本来要5天后关掉
翁家翌在播客透露，起初推出ChatGPT是为收集用户数据，预期5天后关闭。他是OpenAI多代大模型发布贡献者，还分享了OpenAI内部情况，如模型训练、迭代速度等问题，也谈及自身经历和对AGI看法。
不到百万级，看不见 MCP 的真实问题：创始人亲述这疯狂的一年
MCP 联合创作者 David 复盘其发展，从开源协议到行业事实标准，经历多阶段演进。他指出做对死磕标准 HTTP，踩坑让关键能力成可选致双向能力被削，规模达百万级有扩展性问题，还谈及多方面发展与规划。
北大卢宗青团队新作：超 70% 实机成功率，支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。
自回归因果注意力也能并行解码？上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈，模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈，传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案，无需重构架构，将AR模型转为并行解码器，提速显著且质量损失小，核心优势多，技术路线全链路优化，实测表现优。
从豆包手机谈起：端侧智能的愿景与路线图
近日，字节跳动发布豆包手机助手，标志大模型应用从‘Chat’迈向‘Action’。文章解析其关键技术，指出虽具实用价值，但端侧智能体面临安全、自主任务、个性化服务等挑战，还展望了手机助手与端侧智能体的未来发展。
AAAI 2026｜新突破：北大彭宇新团队提出可见光-红外终身行人重识别方法CKDA
终身行人重识别有重要应用价值，但现有方法在学习特定模态新知识时，会阻碍跨模态公共旧知识保留。北大彭宇新团队提出CKDA方法，解耦并净化不同模态信息，实现跨模态知识权衡，在相关基准上取得最优性能。
终于敢把真实地址、银行卡、种子词直接扔给大模型了
作者将真实个人信息扔给多个大模型测试，结果模型收到的是脱敏后的占位符，OneAIFW 能自动完成敏感信息的占位和还原，本地完成操作，不留日志不上云，还介绍了使用方法和项目地址。
为什么 2025 的基模公司都押注 Interleaved Thinking？
本文探讨 2025 年基模公司押注 Interleaved Thinking 的原因。从大模型迭代说起，介绍其在多模型中的体现，阐述该思维链对 Agent 的重要性，还提及 MiniMax 在推动其成行业标准上的诸多努力及带来的影响。