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AGI 新技术路线：下一代稀疏注意力机制 Monte Carlo Attention 开源

超对称技术公司在新版基座模型 BigBang - Proton 中使用的 Monte Carlo 注意力开源。它基于二进制块编码技术，用块间代表交流机制实现线性复杂度，兼具多种注意力机制优点，可满足宇宙尺度建模的上下文长度需求。

布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架，利用视频生成模型常识知识，让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦，通过生成视频提取动作流，实现零样本操控，为通用机器人提供新路径。

传统强化学习在创意写作领域举步维艰，蚂蚁技术研究院联合浙江大学开源全新强化学习范式Rubicon，构建10000+条「评分标尺」，拓展应用至主观任务领域，其30B模型用5000样本超越671B的DeepSeek V3。

在AI Agent开发热潮中，MCP-Use作为开源Python库爆火。它用6行代码让LLM操控万物，支持多模型、多服务器，提供安全机制，适配网页浏览、3D建模等多种场景，降低AI Agent开发门槛。

阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。

OpenAI奥特曼官宣暂停下一代旗舰模型强化学习训练两周，原因是确保安全等标准跟上能力水平。触发因素有Hugging Face事故和Astra达安全红线，后续将让AI监管AI，加固三道安全防线。

Anthropic发布Claude Opus 5，接近Claude Fable 5智能且价格减半，测评成绩出色，科研和视觉输出能力也有进步。同时发现砍掉Claude Code 80%系统提示词，编码评测分数不变，还总结出上下文工程新方法论。

信息碎片化时代，last30days开源AI工具聚合各平台“人群智慧”，按真实人群参与度打分合成摘要。它能搜索多平台，v3版有智能搜索等新功能，输出HTML摘要，优点多且易上手。

一款基于SSA架构的AI模型SubQ横空出世，其上下文高达1200万Token，计算量比Transformer暴减1000倍，成本不到Claude Opus的5%。打造它的Subquadratic公司仅13人，产品发布后引发AI社区不同反应。

Meta内部在首席AI官亚历山大王推动下，员工为抢夺虚荣头衔展开“Token竞技”，日均消耗两万亿Token。这源于扎克伯格重写代码库要求，首席技术官支持资源投入。新模型将半开源，嵌入社交业务。