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谷歌Transformer过时了？清华姚班校友等三连击，爆改注意力！
谷歌提出新架构，参数减少40%，训练速度较RNN提升5 - 8倍，某些任务性能超Transformer 7.2%。新架构引入注意力偏向策略，用「保留」取代「遗忘」，还提出Moneta、Yaad、Memora三个新模型，在多任务上表现卓越。
Jeff Dean最新访谈：基础模型越来越强，小团队如何与谷歌等巨头竞争？
Jeff Dean 在 Y Combinator 活动中与 Diana Hu 对谈，探讨 AI 创业者面临的问题。他指出推理成新瓶颈，预计有更多推理硬件；Agent 执行复杂任务进步快；小团队可找 1%成功率问题；还提及稀缺能力及创业建议。
0.016%参数撬动18%性能：关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术，传统PEFT方法需修改大量参数，新兴ReFT虽只需调整少量参数，但存在不足。本文提出CRFT，仅用0.016%参数量就提升性能，为轻量化推理增强开辟新路径。
赵长鹏投了一个华人大三学生，1100 万美元种子轮，做教育 Agent
华人大三学生 Kai Zhao 创立的教育 Agent 产品 VideoTutor，获 1100 万美元种子轮融资。该产品主打生成专属教学视频，解决 K12 美国高考学习痛点，团队技术与市场表现出色，还分享了硅谷大学生创业趋势。
条条电路通罗马：大模型可解释性的「唯一机制」可能从一开始就不存在
长期以来，机制可解释性领域默认模型对同一任务的能力对应唯一内部「电路」。但被ICML 2026接收的新论文指出，「唯一电路」可能不存在，同一任务可由多个结构不同但能力相当的电路完成。
ICLR 2026 | 从「聚合」到「引导」：FedDRM开启客户端智能路由新范式
传统联邦学习中，统计异质性是障碍，本文提出 FedDRM，将联邦学习从「聚合范式」拓展到「路由范式」，让服务器能把问题交给最合适的客户端处理，在多数据集上提升系统准确率，为多场景提供新可能。
大模型长脑子了？研究发现LLM中层会自发模拟人脑进化
帝国理工学院等机构研究人员发表论文，指出大型语言模型（LLM）学习中会自发演化出类似生物大脑的协同核心结构。研究对多个模型剖析，揭示其内部处理规律，为大模型可解释性开辟新路径。
Hinton暴论：AI已经有意识，它自己不知道而已
在最新播客中，Hinton提出AI或许已有“意识雏形”，只是未觉醒。他从AI、机器学习、神经网络、深度学习讲起，阐述原理，还谈到AI风险，如滥用和生存风险，也提及中美AI竞赛现状。
System 3 觉醒：从“工具”到“物种”的根本改变
西湖大学与上海交大新论文提出System 3概念及Sophia框架，将认知心理学概念映射到代码模块，让AI Agent像“生命体”生存。采用前向学习和混合奖励机制，实验显示其能力显著进化，为人工生命指明道路。
GPT-5仅23.3%，全球AI集体挂科！地狱级编程考试，夺金神话破灭
最新基准测试SWE-Bench Pro评估AI编程智能体，直面真实企业级工程任务。顶尖模型几乎溃败，GPT - 5仅23.3%。该测试解决现有基准数据污染、任务简单问题，能成未来LLM编码能力标尺。