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老牌Transformer杀手在ICLR悄然更新：Mamba-3三大改进趋近设计完全体
Transformer架构仍是AI主流，Mamba作为挑战者影响力大。Mamba-3在ICLR 2026盲审，有梯形离散化、复数化状态空间模型、多输入多输出状态空间模型三大改进，实证表现佳，适合多场景。
Anthropic 技术栈里的「五宗罪」由何而来？
Anthropic的Claude模型升级后，用户却觉得不好用。X上帖子指出其存在文本和代码标记、模型能力、定价、长上下文等问题，这些问题卡在生成、计算、上下文和Agent运行时的5个具体位置，导致各方面互相拖后腿。
北大联合阶跃星辰提出TensorCast：统一可编程管理大模型张量，推理「首字延迟」最高降低93.2%
随着模型规模增长、新应用兴起，大模型基础设施面临管理「张量状态」挑战。北大、阶跃星辰与北邮联合提出 TensorCast，解耦张量状态，复用管理能力，在多场景测试中表现出色，为大模型基建提供新范式。
上交大54页综述讲透Agent认知外部化的演进之路
上海交大联合多机构提交综述论文，首次以「外部化」为统一视角，梳理了LLM Agent的记忆、技能、协议与Harness工程四大支柱。指出Agent实际进展取决于外部认知基础设施，而非模型能力提升。
汉化组，可能是世界上最不怕AI冲击的一群人。
作者访谈多位字幕、漫画汉化从业者，探究AI冲击下汉化群体的生存状态与真实态度，展现爱好驱动的汉化组的独特逻辑。
24小时、78轮实验、持续迭代，AiScientist自己把最优解一步一步逼出来了
中国人民大学高瓴人工智能学院的AiScientist挑战让AI持续推进研究工程。它采用“thin control over thick state”设计，通过分层编排和File - as - Bus等方式，在多任务上表现出色，为AI科研工程补上关键底座。
深度拆解 Muse Glimmer，24GB 显存跑 30B Agent，Meta 到底做了什么？
昨天，Meta发布约30B参数的多模态Agent模型Muse Glimmer，支持128K级上下文。它采用Apache 2.0许可证开放，有量化版本等。其技术设计围绕显存、上下文管理等问题展开，在多方面做了取舍。
搜索智能体也需要「操作系统」：SearchOS 开源多智能体协作框架
人大和蚂蚁的 SearchOS 研究，给出搜索智能体在长程任务中问题的答案。它借鉴数据库理念，做了多项核心设计，在开放信息检索基准评测领先，已提供多种使用方式，值得长程调研尝试。
Linus 之后的 Linux？内核社区终于写下“接班预案”
Linux内核社区准备了一套交接方案，以防Linus Torvalds发生意外或退休。该计划未指定唯一继承人，明确了选择流程。有人提议拆分顶层维护职责给多人，目前Torvalds暂无退休打算。
LLM总是把简单任务复杂化，Karpathy无语：有些任务无需那么多思考
随着推理大模型和思维链普及，大模型有了‘深度思考’能力，但现在有些偏科，简单任务也复杂化。AI大牛Andrej Karpathy发长文指出该现象，认为是基准测试优化所致，大模型发展不能只追求分数。