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AI越训练，越会「满嘴跑火车」！普林伯克利重磅揭秘，RLHF竟是罪魁祸首？
普林斯顿和伯克利研究《Machine Bullshit》，定义并量化LLM胡扯行为，总结四大套路，提出胡扯指数。实验发现强化学习人类反馈训练后，AI胡扯倾向加重，多思考也会让其更会忽悠。
基于闪电注意力机制，创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈，多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax，从架构、创新模块、训练框架等多方面优化，表现突出。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架，从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。
数学的上帝粒子！一个运算符能导出所有基本函数
波兰雅盖隆大学的Andrzej Odrzywołek在论文中指出，仅用一个叫EML的二元运算符加常数1，就能推导科学计算器上所有基本函数，还可能为机器学习符号回归提供新思路。
10 年后，Kimi 团队重新发明残差连接。马斯克和 Karpathy 同时点赞
Kimi团队发布技术报告，提出用Attention Residuals替换残差连接。实验显示其在各尺度模型上表现优于基线，降低训练成本。马斯克和Karpathy点赞，这或标志深度学习基础范式进入重新讨论阶段。
微小目标漏检只是因为小？从数据到代码：一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题，提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差，在8个数据集达SOTA，还给出实战代码案例。
Hermes 登顶 OpenRouter 之后，我才发现它最缺的那一块，被这个插件补上了
Hermes Agent 三个月登顶 OpenRouter，虽好用但记忆处理有缺陷，记忆库成大杂烩。记忆张量的 MemOS Local Plugin 2.0 可解决此问题，采用‘执行即学习’，有双层反馈机制，且资产可携带。
OpenAI推理第一人创业了：要造“活到老学到老”的AI，先来融它70个亿
OpenAI推理模型第一人Jerry Tworek离职不到一个月就创业，新公司Core Automation计划筹集10亿美元，要做具备「持续学习」能力的新型AI模型，解决主流模型‘训完就上线’、能力固定的问题。
腾讯调整大模型组织架构：姚顺雨加盟，向总裁刘炽平汇报
腾讯宣布大模型组织架构调整，姚顺雨加盟。他是大模型Agent方向青年研究者，将任“CEO/总裁办公室”首席AI科学家等职。腾讯强化研发体系，混元大模型成果多，AI产品有竞争力，内部推进AI变革。
人形机器人控制新突破！敏捷稳定两不误，一个策略让人形机器人完成叶问蹲和跳舞｜港大&英伟达&清华
港大、NVIDIA和清华联合团队提出AMS统一人形机器人全身控制框架，首次在单一策略实现动态运动跟踪和极限平衡控制。通过异构数据源、混合奖励机制和自适应学习策略，解决数据限制和优化目标冲突问题。