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突破单token预测局限！南洋理工首次将多token预测引入微调，编程任务准确率提升11.67%
当前主流大语言模型依赖下一token预测训练，难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调（CAFT）技术，首次将多token预测引入微调，能让模型理解完整概念，多领域实验显示其可显著提升模型性能。
【博客转载】CUDA Reduction
文章来自Lei Mao，介绍CUDA归约操作。先阐述归约操作在并行计算中的常见性，接着实现两个批量归约求和kernel，还给出构建和运行示例的命令及结果。最后探讨大数组归约求和的方法及性能影响。
AI Infra进入自进化时代！清华团队用「AI优化AI」造就国产万亿Token工厂
AI自主优化RSI成新焦点，被视为通往AGI的关键路径。硅谷为此沸腾，中国也不落后。清昴智能由清华团队创立，率先打造自进化算力底座，还基于国产算力打造万亿Token工厂，目标是让优化成为持续运行的基础能力。
腾讯Omega：下一代“AI BI”的答案？
本文介绍腾讯 Omega，它是为解决传统 BI 和 ChatBI 问题而设计的数据分析产品。Omega 能理解业务问题，生成完整 Dashboard，确保数据流动、安全和稳定，还支持人机协作，提供审美基础设施，性价比高，有完善运行时和监控推送等功能。
AI圈刚开始谈Loop Engineering，两位95后博士已经盯上了人类闭环数据
AI圈热词Loop Engineering强调AI工程应从单次prompt转向设计持续运行的闭环系统。具身智能争抢人类第一视角数据，脸谱心智由95后博士创立，发布Looped World Models，还提出Ego - NeuroLoop数据范式及相关采集和增强工具。
首发Omni-Flow流式全模态架构，消费级显卡就能跑
面壁智能等联合发布MiniCPM-o 4.5技术报告，公开Omni-Flow流式全模态框架。该模型凭9B参数实现端到端全双工全模态，可在消费级显卡运行，还推出在线体验Demo等，性能表现佳，应用潜力大。
Meta亿元天团首个大模型交卷！余家辉宋飏Jason Wei耗时九个月，一雪Llama前耻
Meta超级智能实验室耗时9个月推出原生多模态模型Muse Spark，发布后股价拉升。它让Meta在第三方测评中赶上第一梯队，虽在编程和长时间自主运行有差距，但在多模态理解等方面表现突出，不过也有编程翻车情况。
LLM已能自我更新权重，自适应、知识整合能力大幅提升，AI醒了？
近期，AI自我演进话题研究讨论渐热。OpenAI奥特曼畅想AI自我改进未来，有爆料称其内部运行递归式自我改进AI。MIT论文提出SEAL框架让LLM自我更新权重，引发热议，实验显示其有提升但也有局限。
macOS Harness：AI 自己写代码，操作你的整台 Mac
macOS Harness 是 browser - use 团队开源项目，目标是让 LLM 用持久化 Python 进程完成 Mac 上几乎所有任务。它仅提供六个原始操作，模型用其操作应用，还能在运行中补全缺失部分。项目有诸多优势，目前仅支持 macOS。
李想重画具身智能
理想汽车在成立的十一年里，擅长将复杂技术与家庭出行需求对齐。2026年，理想不再满足于打造更好的家庭车，提出造能感知、思考、行动、反馈的硅基生命体。李想提出具身智能上下半场论，理想重构研发体系，以造人方式造车。