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人脑细胞做成芯片打Doom！20万活体神经元自己探路杀敌，学习效率碾压深度强化学习
20万人类脑细胞组成“脑PU”学会玩《毁灭战士》，代码已开源。研究将活体神经元与三大强化学习算法对比，发现生物培养物学习效率全面超越算法。实验运行在Cortical Labs的CL1生物计算机上，团队邀开发者探索更多可能。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
LightX2V Ulysses Attention 实现学习笔记
本文记录了LightX2V中Ulysses Attention的实现方式与张量形状推导。在多模态/视频场景，其实现可概括为一种layout变换，还提供`enable_head_parallel`和`use_fp8_comm`选项，效果受运行环境等因素影响。
Anthropic刚发布了一份「AI抢饭碗报告」：学历越高越「被抢」
Anthropic《经济指数报告》揭示，任务越复杂AI加速越猛，学历高的工作受影响大。还指出人机协作能大幅提升任务时长，不同国家AI应用有贫富和技术代差，也提到了‘去技能化’问题及对生产率的预测。
马斯克抢先谷歌一步放大招，Grok 4.1登顶LMArena，创意写作直逼GPT-5.1
当谷歌Gemini 3将上线消息传得沸沸扬扬时，马斯克xAI更快一步上线最新大模型Grok 4.1，响应速率提升、幻觉率下降。它有两个“形态”，免费开放且有APP版。在LMArena测试中成绩亮眼，多方面能力提升。
如何让LLM的输出更有创造性和随机性？
文章指出让大模型生成随机创造性内容困难，介绍了调整温度和top_k参数等提升LLM创造性和随机性的方法，还提到min_p参数影响及外部引入随机性思路，不过LLM本质有局限，多智能体或可缓解。
刚刚！Kimi Linear横空出世，全新注意力架构：1M长文本解码速度飙升6.3倍，KV缓存砍掉75%
月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear，有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈，性能超传统机制，还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率，实验表现佳。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学赵书乐、张伟伟：欧拉方程嵌入的壁面压力和摩阻分布机器学习方法
传统气动力建模依赖大量样本、泛化能力弱。本文将欧拉方程无粘特征融入建模，配合架构与损失函数设计，让模型在复杂状态保持泛化能力，集中力误差约3%，小样本建模时样本量比传统方法降2倍以上。
谷歌Gemini 3.0「全家桶」年度压轴，前端不再需要人类！下周王者降临
网友爆料谷歌下一代旗舰模型Gemini 3.0将于10月22日发布。不少开发者拿到内测资格并放出demo，显示其在前端开发表现惊人，能一键直出网页、游戏等，还能原创音乐，或对前端和设计产生较大影响。
深谋商业化一骑绝尘！人形机器人中标国网电力，大载重eVTOL即将首飞
深谋科技在今年世界人工智能大会上大放异彩，其融合多模态感知检测的人形机器人中标国网河北电力项目，相关技术将应用于关键研究和装置研制。此外，其大载重eVTOL曜眸MX150E无人机即将首飞量产，有望成低空经济出海冠军。