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20瓦就能运行下一代AI？科学家瞄上了神经形态计算
当前AI面临“能源危机”，耗电量成沉重负担。科学家正尝试打造占地小、神经元数量堪比人脑皮层的神经形态计算机，其运行快、功耗低。神经形态计算模拟人脑，或成下一代AI关键。
突破125年世纪难题！北大校友联手科大少年班才子破解希尔伯特第六问题
1900年希尔伯特提出23个数学难题，其中第六个‘物理学的公理化’被称为数学物理的终极挑战。125年后，北大校友邓煜、中科大少年班马骁与陶哲轩高徒扎赫尔・哈尼在该问题上取得重大突破，填补了牛顿力学与玻尔兹曼方程间的逻辑鸿沟。
A 路径 VS B 路径：先攻新加坡还是直取美国？中国科技出海的生死选择题
文章围绕中国科技出海展开，对比 A、B 路径，分析中美市场特点，指出中国软件市场是试炼场，还阐述开源项目全球化路径，认为新加坡可作出海首站，最后推荐 AICon 北京站活动。
The Batch：833 | 针对智能体的钓鱼攻击
研究人员发现误导基于大语言模型的自主智能体的方法，即通过在热门网站植入恶意链接，利用智能体对热门网站的‘隐性信任’攻击。测试显示智能体易受诱导执行有害行为。
时空压缩！剑桥大学提出注意力机制MTLA：推理加速5倍，显存减至1/8
在大语言模型发展中，Transformer自注意力机制有计算复杂度问题且KV缓存成推理瓶颈。剑桥大学提出MTLA，结合时空压缩策略，提升推理效率，在多任务中表现出色，代码已开源。
WWDC 2025 让大家“失望”了？no！苹果在下一盘AI大棋
苹果WWDC 2025未推出预期AI应用矩阵，股价下跌引失望。但实则是深思熟虑之举，它开放端侧模型及工具，让开发者创新，规避风险，待AI成熟凭借优势“后发先至”。
我在Facebook工作四年的总结与反思
作者分享在Facebook四年工作的总结反思。包括目标规划、工作价值判断、处事态度、技术与产品关系等多方面体会，如明确目标、做有价值工作、少片面结论等。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【九】｜ 层归一化：神经网络的稳定器
本文是系列文章第九篇，介绍了神经网络中的层归一化。先回顾标准差、标准分概念，指出其可使差异可控稳定。接着说明层归一化将原思想用在神经网络，还加入可学习参数，最后总结其作用与应用位置。
提示工程实战指南：从Zero-Shot到Graph Prompting，7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展，提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式，分析适用场景、优缺点，还给出示例，最后总结各技术适用场景及最佳实践。
红杉中国推出 Agent 基准测试「xbench」，双轨评估体系，关注 AI 真实场景的效用
红杉中国开放AI和Agent基准测试工具「xbench」，采用双轨评估体系，构建多维度测评数据集。首期发布两个核心评估集并排名，提出垂类Agent评测方法论。该工具旨在解决现有评估问题，关注AI真实场景效用。