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忘记大模型，英伟达：小模型才是Agentic AI的未来！
截至2024年末，Agentic AI领域获超20亿美元初创公司融资。NVIDIA研究报告显示，多数Agentic AI场景中，小型语言模型已足够强、更适配、更便宜，LLM-to-SLM迁移是必然趋势。
上下文记忆力媲美Genie3，且问世更早：港大和可灵提出场景一致的交互式视频世界模型
交互式长视频生成缺乏稳定场景记忆，制约下游应用落地。Google DeepMind的Genie 3有强场景一致性但未公开技术细节。港大和可灵提出的Context as Memory模型，上下文记忆力媲美Genie 3且投稿更早，还提升了计算效率。
Qwen-Scope：看穿大模型的“小心思”
Qwen-Scope是基于Qwen3和Qwen3.5系列模型训练的可解释性模块，通过在隐藏层插入SAE提取可解释特征。它能分析模型行为、优化模型，应用于推理、数据、训练、评估等场景，可前往Huggingface或魔搭体验。
让AI学会潜意识推理，Sapient发布类脑模型HRM
新加坡初创公司Sapient Intelligence发布仅2700万参数的分层推理模型HRM，在多项高难度推理任务上超越大模型。它绕过大模型推理困境，借鉴大脑机制，训练效率高，开源后GitHub星标突破10.3k。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
62岁软件教父Martin Fowler警告：AI泡沫下，裁员潮印证行业萧条，大模型正将编程拖入“非确定性深渊”！
62岁软件教父Martin Fowler在The Pragmatic Engineer节目中谈AI对软件开发的影响。他认为当下行业萧条，AI有泡沫，编程从确定性转向非确定性带来挑战，也催生新工作流程，还强调测试、重构等的重要性。
Node.js之父宣判“手写代码时代结束”！DHH明确反对“结束论”：大模型还差口气，手写更有竞争力
Node.js之父Ryan Dahl宣称人类写代码时代结束，而Ruby on Rails作者DHH反对，认为大模型还差口气，手写代码仍有竞争力。DHH分享AI使用体验，指出距AI带来明显优势的拐点还差一点，还探讨互联网和产品发布等问题。
上海AI Lab发布混合扩散语言模型SDAR：首个突破6600 tgs的开源扩散语言模型
上海人工智能实验室提出全新范式SDAR，通过‘训练 - 推理解耦’融合AR模型高性能与扩散模型并行推理优势。实验证明，SDAR性能与原版AR模型持平或超越，还能加速推理，且已全面开源全系列模型。
骂谷歌干蠢事、炮轰甲骨文、AI在真实数据库测试得分为0！83岁图灵奖数据库教父的硅谷“狂人日记”
本文是对图灵奖得主、Postgres 奠基者 Mike Stonebraker 的访谈。他直言大模型 Text - to - SQL 在真实数据库测试得分低，批评谷歌、甲骨文等公司做法，还探讨数据库未来，如 Agent 读写与数据库结合、DBOS 技术等。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。