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模型遗忘不代表记忆抹除！首次系统发现「可逆性遗忘」背后规律
研究人员发现大语言模型遗忘并非简单信息删除，可能藏于内部。他们构建表示空间诊断工具，区分可逆与不可逆遗忘，揭示真正遗忘是结构抹除。还在多种方法、数据集和模型上实证，得出系列结论。
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。
我给阶跃星辰 Step 5 Preview 出了一道工程题
本文作者池建强参与阶跃星辰新一代旗舰大模型Step 5 Preview小范围内测，设置带两层bug和隐藏需求的编码工程题，与Qwen 3.8 Max、Kimi K3对比测试，分享实际项目使用体验，给出客观评测。
115万片晶圆，决定2026年的“芯片战”，苹果、联发科、OpenAI火线入局
2026年“芯片战”激烈，黄仁勋宣称90%的ASIC项目会失败。AI算力芯片出货格局取决于台积电CoWoS产能。英伟达有望拿近60%产能，GPGPU阵营火力强，ASIC用于特定场景，未来或现“GPU+ASIC”混合算力世界。
BookRAG：专治各种「层次化复杂」文档
BookRAG专为处理层次化复杂文档而生。传统RAG有两大盲区，而BookRAG在多模态长文档基准上刷新SOTA。它采用BookIndex×Agent - based Retrieval技术方案，效率高、可扩展性强，兼顾高精度、高召回、低成本。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。
月之暗面硬刚Anthropic！开源万亿参数Kimi K2，Agent编码性能直逼闭源最强！
上周五月之暗面发布并开源万亿参数Kimi K2，外网评价高。它或开启开源AI的“Agentic时代”，在智能体和编码基准上表现出色，成本远低于竞品，但推理速度较慢，已可平替Claude。
微信支付这波操作把我干懵了，Agent能赚钱？
微信支付从商业底层——支付——直接 mcp 了，用户可在腾讯元器体验其 mcp 服务，支付后智能体干活。微信支付 MCP 让 AI 与支付系统融合，实现“对话即交易”，但也面临安全合规问题。
英伟达中国一把手造国产GPU，冲刺IPO了
摩尔线程完成上市辅导，冲刺IPO。其创始团队来自英伟达，创始人张建中深耕GPU近二十年。公司产品丰富，涵盖全功能GPU、大模型训推产品、专业和游戏显卡等。同时介绍了燧原和壁仞的上市情况。