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Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
晶圆级芯片和存算一体结合：中科院提出15万tokens/s晶圆级芯片方案丨ASPLOS'26
当前大模型发展对计算硬件需求增长，数据搬运成隐性开销。中科院团队成果Ouroboros实现晶圆级芯片，解决数据搬运问题，虽面临挑战，但性能与能效表现显著，验证了“存算一体+晶圆级集成”路线可行性。
字节Seedance 2.0发论文了，171人署名，吴永辉曾妍在列
现象级AI视频技术字节Seedance 2.0在arXiv发论文，公布26页Benchmark和170位贡献者名单。此时它正通过Byteplus平台铺向全球，支持多模态输入。该模型突破瓶颈，评测表现优异，团队近半换血。
知名产品工程师开源「一整套编程skill」，每个人都能有顶级的工程习惯
现在用AI写代码存在效率低、浪费token等问题，知名开发者tw93发起开源AI编程skill库Waza，将顶尖工程师习惯转化为Claude Code可运行技能，推出8实用技能，还提供两个小脚本。
企业AI智能体大排雷：138场顶级分享抖出的落地实情
AI智能体重塑软件工程，研究团队分析138场演讲发现搭建时精力多花在工程集成和接口对接。文章结合推理模型与人工校验，介绍企业引入智能体的架构策略、演进历程、应用差异及技术底座等内容。
长尾的复兴
作者曾认为3D打印在制造业是旁支末流，天花板低。如今看法转变，认为AI加3D打印将长尾从比特推进到原子，长尾社区也成熟，让小众需求有规模化满足可能，创客和业余爱好者迎来复兴。
谷歌TurboQuant会绕过“内存墙”？这个判断有点过了｜甲子光年
谷歌发布的TurboQuant论文引发市场震动，其算法可将大语言模型推理的KV缓存大幅压缩并加速。但将其视为绕过‘内存墙’判断过度，它提升单位字节信息密度，改变边际需求曲线，代表范式转移。
Google 发了个压缩算法，内存砍 6 倍，速度快 8 倍，精度零损失
Google Research发布TurboQuant压缩算法，将在下月ICLR 2026正式发表。该算法把大模型的KV Cache压缩到3 bit，内存降6倍、速度快8倍且精度零损失，解决了传统算法的压缩开销问题。
用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
养虾省91%词元！这家AI记忆公司用1亿个多模态文件验证了！
文章指出AI瓶颈已从模型智能转为记忆架构，长期记忆是AI有状态智能的基础。质变科技推出多模态AI记忆平台MemoryLake，具多种记忆能力和核心技术，降本增效显著，获资本青睐，服务多领域客户。