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Mamba 架构实现推理性能超 Gemma3-27B！推理模型开始迈入「无注意力」时代
PromptCoT - Mamba是首个具解码显存常量等特性且推理能力强的模型。当前推理大模型中注意力机制有局限，PromptCoT - Mamba实现无注意力推理，在多评测集超Transformer等模型，为无注意力推理生态奠基。
打通AI4S数据入口：MinerU.Chem让化学文献中的“图片”，从“人类可读”走向“AI可用”
上海人工智能实验室 OpenDataLab 团队发布 MinerU.Chem 技术报告及成果，升级化学文献智能解析能力。它能将化学文献图片转化为 AI 可用数据，解决化学知识机器难用问题，在评测中领先，还将助力 AI4S 发展。
Arc研究所造出能“举一反三”的虚拟细胞模型，破解跨细胞预测难题
生物学和药物研发中，因细胞组合庞大，难以全实验验证，且同药在不同细胞效果不同。Arc Institute 团队推出虚拟细胞模型 STATE 及评测套件 Cell - Eval，STATE 预测效果优，但也存在短板。
AI 开发时代的“能力暴露与禁止空间”方法论：TPDD 与高层测试闭环
文章指出大模型加速软件开发范式演进，AI 深度介入开发带来新生产路径，但也放大风险。作者提出 TPDD 方法论，通过提前定义测试点与边界条件，平衡能力利用与风险控制，确保系统可控、安全、可持续。
大模型的进化方向：Words to Worlds | 对话商汤林达华
量子位对话商汤林达华，探讨大模型发展。商汤的SenseNova - SI超越李飞飞团队模型，林达华认为单纯依赖参数规模的AI范式遇瓶颈，商汤推出NEO架构革新，还在落地应用优化，为年轻人指明新赛道。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述，不聊训练，只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent，横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场，给出统一语言、视角和评测。
估值840亿AI实验室再放大招，他们要给大模型戴上「紧箍咒」
新智元报道，OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab发布研究「模块流形」，将传统数值修正转为「预防式」约束优化。它提出新范式，为训练大模型提供新思路，还介绍了流形优化器及相关算法。
真实联网搜索Agent，7B媲美满血R1，华为盘古DeepDiver给出开域信息获取新解法
华为诺亚方舟实验室提出 Pangu DeepDiver 模型，实现 LLM 搜索引擎自主交互新范式。它用真实互联网数据训练，在 WebPuzzle 等基准测试中，7B 的 DeepDiver 媲美 671B DeepSeek - R1，展现强大信息获取与泛化能力。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开，指出当前大模型训练不充分，介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等，工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等，以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
AI游戏生成迎来「机制觉醒」：可自我进化的玩法设计师
文章指出当前大模型生成游戏存在玩法创新不足、评分虚高等问题。CreativeGame技术关注此问题，通过先写设计文档、激发创意、设计记忆架构等方式，让AI围绕机制持续迭代，探索可解释、可追踪、可迭代的创作范式。