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马斯克狂砸16亿「买」他5年！揭秘特斯拉2号人物，那个睡工厂的狠人
特斯拉授予全球汽车业务高级副总裁朱晓彤超52万份股票期权，价值2.33亿美元，需坚守5年完成KPI。他出身非典型，从建设充电网络到拯救特斯拉上海工厂，后成全球二号人物，还将助力Optimus量产。
OpenAI 不想再「跪着」买显卡了
《金融时报》消息，OpenAI 正和博通合作自研代号“XPU”的 AI 推理芯片，2026 年量产。其不仅在芯片发力，还在硬件、应用和算力基建多线出击，不过自研芯片也面临资金、人才和软件生态等问题。
从诡异视频到假论文，AI正把互联网变成巨型「垃圾场」
AI生成的诡异视频在社交平台流行，如比基尼胖女人跳水、食物自相残“食”等，背后是流量逻辑和低成本创作。更严重的是，AI生成的低质量论文渗透到学术领域，危害知识纯粹性和科研公正性。
Qwen3.8-Max：编程与办公，全面跃升
今日正式发布Qwen3.8-Max，下周将开源其及Qwen3.8 - 27B模型权重。它参数达2.4万亿，在多方面全面提升。开发者可通过千问AI平台获API服务，性价比高。在编程、办公等场景表现出色，用户反馈良好。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
Unsloth发布Qwen3-VL本地运行和微调指南，修复隐藏bug
Unsloth团队修复Qwen3-VL系列模型聊天模板语法问题，重新上传GGUF量化文件，使模型可本地稳定运行。介绍了不同规格模型硬件需求、表现，给出部署步骤、参数差异，还展示多模态能力测试，提供多种格式模型及微调工具。
管你模型多大，250份有毒文档统统放倒，Anthropic：LLM比想象中脆弱
Anthropic等联合研究打破传统观念，只需250份恶意文档就能在参数规模从6亿到130亿的LLM中植入后门，且与模型规模及训练数据量无关。研究还测试了特定后门攻击，评估了多种训练配置。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。
中国AI芯片大突围，DeepSeek V3.1引爆算力革命
DeepSeek V3.1发布，是中国AI技术自主性的战略突围。它有6850亿参数，采用UE8M0 FP8适配国产芯片，具混合推理架构、Agent能力等。其发布或重塑AI产业格局，推动国产芯片发展。
北大团队提出 SHINE：将任意文本转化为大模型 LoRA，仅需一次前向传播！
北大团队提出全新超网络架构 SHINE，仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数，支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效，训练流程成熟，推理快速，为大模型持续学习提供新思路。