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盘一盘，2017年Transformer之后，LLM领域的重要论文
本文梳理2017年Transformer后LLM领域重要论文。如提出Transformer架构的论文成现代AI基石；介绍GPT - 3的论文确立‘大模型 + 大数据’缩放定律，引领LLM军备竞赛等。还列举各论文内容与影响。
LeCun世界模型出2代了！62小时搞定机器人训练，开启物理推理新时代
Meta开源发布V-JEPA 2世界模型，图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界，经训练后在多方面表现优异，Meta还发布新基准测试，也透露了后续计划。
6.1k星星！开源流式MoE推理框架，仅需2.5G内存就能运行350亿参数模型，手机电脑都能跑
本文介绍了获6.1k GitHub Star的开源流式MoE推理框架Edge0，该框架通过SSD专家卸载、路由预测和Recover-LoRA技术，仅需2.5G内存即可运行350亿参数大模型，支持多平台部署运行。
ChatGPT要卖 500 美元的Pro Max套餐了！
本文爆料OpenAI正筹备月费500美元的ChatGPT Pro Max订阅套餐，价格为现有顶配的2.5倍，主打最快算力优先级，面向重度生产力用户。因前沿大模型算力消耗过大，业界讨论顶尖AI是否会成为高价特权。
因果发现大模型迎来「理论破局」： DAG-FM 破解异质机制下的因果图识别与涌现难题 | GAIR Paper 116
浙大、清华与稳准智能联合发布因果发现大模型DAG - FM，解决了现有模型缺乏理论基础、易产生非法环路和显存爆炸问题。它在理论上证明因果图可识别，架构上避免环路，处理数据能力强，还将推进特定领域预训练。
从零开始玩转循环 (Getting started with loops)【译】
Claude Code团队将“循环”定义为AI智能体不断重复执行工作周期，直至满足预设停止条件。文章介绍了回合制、目标导向、基于时间和主动式四种循环类型、适用场景及控制token消耗方法，还给出保证代码质量的原则。
Anthropic 的 Harness 哲学：把 Agent 当牲口，而非宠物
本文分享Anthropic最新两篇博客，介绍其将运维圈“宠物 vs 牲口”哲学用于AI Agent架构设计。旧架构如“宠物”易出问题，新架构脑手分离，把Harness做成可随时重启的“牲口”，降低延迟、提升安全，还提出信任框架。
技术框架不重要，大厂简历不值钱？小哥不会写代码却进了Lovable，80% 靠聊天也能上生产
Lovable是当红AI产品公司，估值66亿美元，其开设全职Vibe Coder岗位。零技术背景的Lazar Jovanovic成首位该岗员工，他80%时间规划对话，介绍了Vibe Coding方法及应对问题策略，强调表达、品味等重要性。
用豆包手机的这两周，我好像卷入了一场新与旧的战争。
作者用豆包手机两周，直播后使用微信任务致微信崩溃，遭阿里系等多家APP封禁，影响使用。互联网本质是入口之争，AI手机助手冲击超级APP利益，作者认为这是入口之争序章，建议短、长期不同对待。
重新思考RLVR中的熵正则：从探索不足到探索过度的破局之路
2024年以来，RLVR使大模型在推理任务有显著突破，但实践中探索机制易失衡。传统熵正则化在LRM场景易走向极端，研究团队提出SIREN方法精准调控探索，实验显示其在多模型和数据集上性能提升显著。