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【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文：75%思考+25%记忆，这是他们算出来的最优解
DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块，指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力，Engram能给模型装“记忆”，还发现参数分配呈U型缩放定律，推理和长上下文能力提升显著。
真机RL！最强VLA模型π*0.6来了，机器人在办公室开起咖啡厅
美国具身智能创业公司PI发布最新机器人基础模型π*0.6，新方法大幅提升具身智能成功率与处理效率。其开发的Recap方法从经验数据获训练信号，使模型能执行多项真实世界应用。
从需求到研发全自动：如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师
本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践，对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣，还介绍专业智能体建设，分享开发中的思考与经验。
当代码遇上大模型：智能编程助手的架构设计与工程实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，字节跳动段潇涵介绍如何基于大语言模型构建智能编程助手。他分享实践经验，剖析研发痛点，介绍技术架构，还探讨未来发展方向，如认知增强、工具整合等。
反常识！GPT-5和Opus 4同时翻车：AI越强，越不爱用工具？
作者用GPT - 5和Claude Opus 4做进化实验，让其开发工具。两模型表现出色，但面对实际任务却不用自制工具。原因包括模型规模使脚手架工作无价值、RLHF带来工具厌恶、逼近AGI渐近线等。
GPT-5难产内幕曝光！核心团队遭挖空，推理魔咒难破，靠英伟达续命
外媒The Information曝出GPT-5诞生内幕，其未取得技术突破，OpenAI面临数据瓶颈与技术难题，核心研究者被撬导致组织架构混乱。不过，OpenAI获巨额融资，推理模型成突破口，还在开发“通用验证器”。
模拟大脑功能分化！北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA，让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。
一文看懂英伟达的产品体系和命名规则
文章由小枣君撰写，详细梳理英伟达产品体系和命名规则，涵盖算力芯片、超级芯片、超级计算机平台等，介绍各层级产品特性，还提及通信技术、开发框架CUDA，助读者清晰了解英伟达产品。
HBM之父：HBM的终点是HBF
韩国SK海力士宣布完成HBM4开发，它将成数据中心和AI芯片首选。HBM4有出色数据处理速度和能效，应用后AI服务性能或提升69%。HBM之父金正浩教授预测，未来HBF将取代HBM，还提出金氏定律指导行业发展。
行为记忆+认知记忆，中科大MemWeaver重构LLM个性化记忆
论文MemWeaver被The Web Conference 2026接收，它聚焦用户从隐式到显式文本交互时个性化生成的升级问题。提出将用户历史升级为层次化记忆，构建行为与认知双记忆模块，主实验表现优，消融实验验证其结构设计关键。