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大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
ICLR 2026 oral | AI代码真能进生产环境？SwingArena：从「写对代码Commit」到「通过CI审查」
过去一年大模型写代码能力提升，人们思考其能否参与软件工程核心流程。现有评测基准有缺失，SwingArena填补空白，将博弈引入评测，设计检索增强流水线，其开源后或成评估AI编程能力新工具。
超越免训练剪枝：LightVLA引入可微分token剪枝，首次实现VLA模型性能和效率的双重突破
文章介绍LightVLA框架，它是用于提升VLA推理效率和性能的视觉token剪枝框架。针对VLA模型计算开销大、推理延迟高问题，提出两大创新，在LIBERO实验中性能超经典模型，还实现推理加速。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
基础模型又一关键拼图，腾讯混元发布训练新范式「无相」：引入功能性记忆，打破静态权重枷锁
腾讯混元团队发布HY - WU范式，打破静态权重束缚，引入功能性记忆，实时生成个性化参数。应用于图形编辑基模效果好，在图像编辑任务表现优秀，还对未来AI架构提出多方面展望。
与三位前沿研究者聊AI Agent：规则、环境与热潮下的真问题｜五源小酒馆Vol.31
五源小酒馆对话三位AI Agent前沿研究者，探讨其发展进展、挑战。他们分享对Agent定义、能力边界判断等，提及过去技术突破，如DeepSeek工作，也指出通用Agent瓶颈，探讨未来模型能否提有价值问题等。
刚刚！OpenAI训练GPT-4b攻克诺奖级“细胞再生”难题：效率狂飙50倍，连DNA损伤都能修复
OpenAI联手Retro Biosciences研发GPT - 4b micro用于蛋白质工程，让诺奖级细胞再生技术效率提升50倍，设计的新蛋白质还有DNA损伤修复功能，结果在多方面获验证。
该工作引来马斯克回复，让Gork破防：CoT是真正的推理，还是训练数据的统计插值？
大型语言模型（LLMs）的思维链（CoT）推理能力被视为突破性进展，但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象，通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化，挑战主流认知。
训练数据爆减至1/1200！清华&生数发布国产视频具身基座模型，高效泛化复杂物理操作达SOTA水平
清华大学与生数科技联合研发Vidar模型，首次让通用视频大模型长出‘手脚’，实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛，突破跨本体泛化困境，为服务机器人应用奠定基础。
单张消费级显卡也能参与大模型训练！无问芯穹用「三个盒子」打通十万卡到一张卡AI效能跃升路径
2025年WAIC上，无问芯穹联合创始人夏立雪带来AI落地新解——三个盒子，即无穹AI云、无界智算平台、无垠终端智能，是面向未来的智能基础设施设计，能打通从十万卡到一张卡的AI效能跃升路径。