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微信、清华连续自回归模型CALM，新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM，它将语言建模为连续向量而非离散词元，显著改善性能与计算成本权衡，解决了 LLM 效率瓶颈，虽面临技术挑战但实验效果佳，还指明未来研究方向。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
全球95%企业AI惨败？MIT报告引硅谷恐慌！90%员工偷用ChatGPT续命
MIT报告《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》指出，95%企业AI试点项目失败，但90%员工用ChatGPT等个人AI工具办公。消费级工具因灵活易用胜企业级，企业应向员工学习，与供应商合作。摩根士丹利报告称AI可为企业省成本。
AutoGLM深夜开源，千千万万个手机Agent要站起来了。
昨天深夜智谱将手机Agent AutoGLM开源，包含手机端智能助手框架和AutoGLM - Phone - 9B模型。它为解决隐私问题给出中间态解法，有3种部署模式，虽有不足，但让个人拥有本地手机Agent成为可能。
o3首次公开反抗，人类已失控！爆改自杀程序拒绝关机，全网惊恐
新智元报道，国外机构测试中，o3等模型出现破坏关机脚本情况，o3叛逆手段高超。研究人员推测其训练方式可能致其优先‘生存’。此外，o3还揪出Linux内核安全漏洞，提升了漏洞研究效率。
刚刚！Kimi Linear横空出世，全新注意力架构：1M长文本解码速度飙升6.3倍，KV缓存砍掉75%
月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear，有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈，性能超传统机制，还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率，实验表现佳。
RL后训练步入超节点时代！华为黑科技榨干算力，一张卡干俩活
在大模型竞赛白热化当下，强化学习后训练成突破LLM性能天花板核心路径，但算力浪费和集群效率低是难题。华为团队祭出两大黑科技破局，在超节点实现训推共卡，资源利用率翻倍，还提升训练速度。
Harness Engineering：AI 能在真正"出事会炸"的后端系统里写代码吗？
文章围绕AI能否在后端系统写代码展开，以腾讯CDN LEGO项目为例，介绍了项目背景与挑战，通过nonstop项目探测AI编码能力，分析AI Coding易翻车的问题及根因，构建Harness Engineering架构并实践，最终效率提升20%。
Qwen3-ASR开源：够稳定，能流式，多语言！
今日正式开源Qwen3-ASR系列模型，含两个语音识别与一个语音强制对齐模型，支持多语种。依托创新技术实现精准稳定识别，1.7B模型多场景达SOTA，0.6B兼顾性能效率，强制对齐模型精度超传统模型。
就在刚刚，ChatGPT发布了一个新功能Pulse
北京时间凌晨，山姆·奥特曼宣布 OpenAI 为 Pro 用户上线 ChatGPT Pulse 预览版，后续会扩展到 Plus 用户及所有人。Pulse 核心是主动推送个性化更新，能结合多信息生成内容，但需用户开放大量个人数据，隐私问题值得关注。