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八年后，Meta教会了Transformer「显式思考」
10月20日Meta上线新论文《The Free Transformer》，作者François重写Transformer思维方式，造出Free Transformer新架构。它在解码器内加入随机潜在变量，让模型生成内容前先‘思考’，实验显示在多任务上性能显著提升。
浅谈上下文工程｜从 Claude Code 、Manus 和 Kiro 看提示工程到上下文工程的转变
文章围绕上下文工程展开，介绍其概念、组成与提示工程区别，通过演示说明价值。还分析业界产品实践，如LangChain管理方法、Claude Code架构机制、Manus优化实践、Kiro开发模式，最后展望环境工程。
大模型推理学习新范式！ExGRPO框架：从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO，能科学管理经验。与传统RLVR方法比，它在不同基准提升性能，尤其复杂推理任务，还揭示滚雪球效应，为模型推理训练提供新思路。
锁死一致性！Vidu Q2「参考生」可算来了，新功能强到离谱，APP全面进化
生数科技Vidu Q2「参考生」功能全球正式上线，APP端全面改版。新上线「视频延长」功能，最长扩展5分钟，还在一致性、速度、成本等方面优化，在镜头语言、语义理解等表现出色，APP社交体验好。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域，GPU优势明显，软件支持也推动其普及。未来，GPU将在更多领域发挥作用，还会与CPU融合。
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
破解MoE模型“规模越大，效率越低”困境！中科院自动化所提出新框架
大模型参数量飙升却陷入‘规模越大，效率越低’困境，中科院自动化所研究团队提出统一框架，直击MoE底层运作模式，让专家‘组队学习’，实现参数量、负载方差降低，达成三重优化。
Claude Sonnet 4.5发布，多领域性能超越GPT-5和Gemini 2.5 Pro
Anthropic发布Claude Sonnet 4.5，是目前最强编程模型，在多领域性能超GPT - 5和Gemini 2.5 Pro。操作电脑、数学推理能力提升，产品更新功能丰富，安全性增强，价格不变，获多家公司认可。
OpenAI宋飏被Meta挖跑了！扩散模型崛起关键人物，加入MSL再会师清华校友赵晟佳
最新消息，扎克伯格从OpenAI挖走华人研究员宋飏。他是扩散模型崛起关键人物，曾带队OpenAI战略探索团队。在OpenAI他成果显著，其研究或终结扩散模型。现加入Meta MSL，与清华校友赵晟佳会师。