混合架构用线性注意力还是滑窗注意力？复旦创智OpenMOSS团队：我全都要
复旦团队提出混合位置架构，结合滑窗与线性注意力优势。通过引入滑窗线性注意力、对数校正及马太效应，优化模块互补，实现4k至64k长度16倍免训练外推，并在NIAH任务中保持100%准确率，为长上下文大模型高效设计提供新路径。
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Tibo 28连更后，OpenAI合并额度池，计费聊天开始了
过去四周，OpenAI 的 Codex 用户几乎每隔一天就能收到一次额度重置。福利发到最后几天，账本收紧了。 OpenAI 帮助中心刚刚上线了一篇名为「 Understanding ChatGPT and Codex usage limits 」的文档，开头第一句就交代了变化： 从 12 月起…
24项真机硬碰硬！不靠大规模机器人预训练，Fysiverse-UniWAM拿下导航、移动操作双第一
飞捷科思联合复旦团队发布Fysiverse-UniWAM模型，无需大规模预训练，通过混合流架构统一导航及移动操作。该模型在基准测试中位置误差降低30.1%，多项真机测试表现领先，验证了共享骨干网络融合分散数据的有效性，为具身智能提供新路径。
算力的尽头是电力？从第一性原理看AI基础设施
AI算力扩张瓶颈扩至电力全链条。预计2030年全球数据中心用电翻倍至950太瓦时，但供应链错配及HBM短缺制约落地。云厂商转向现场发电与核电，能效提升引发杰文斯悖论，加剧电力设施与算力需求的节奏错配。
让灾害预报更快转化为行动，浙大联合团队提出多智能体系统MAESTRO
浙江大学等团队发布多智能体系统MAESTRO，协同气象、水文及应急领域，实现灾害预警快速转化为行动方案。测试显示其预警准确率达98.4%，研判耗时仅为专家流程的15%。系统已接入浙江省级应急平台，可将决策过程由数小时缩短至数分钟，显著提升灾害应对效率。
AI如何解析物理世界？清华联合清屿科技等团队推出自进化多物理场建模系统EvoSim
清华大学联合清屿科技推出自进化多物理场建模系统EvoSim。该系统突破传统AI仅调参局限，通过递归自我改进实现从追查偏差到修订方程，在电池快充等场景中预测精度超越人类专家。EvoSim为材料、化工等领域探索基于证据链协同进化的新科研范式，增强AI对微观物理世界的深层理解。
史上首次！谷歌TPU在轨运行Gemma 4
> Blue marble below（蓝色星球在下） Data streams in silent grace（数据悄然流转） Starlight feeds my core.（星光供养我的核心） Blue marble below（蓝色星球在下） Data streams in silent…
刚刚，DeepSeek公布下一代agent harness理念
DeepSeek提出Super-agent架构，采用Router与Worker双层设计及事件驱动机制，支持跨信道交互、多任务并发及主动响应。该架构实现持久在线与异常自愈，将人类角色聚焦于高层决策，显著提升复杂任务处理效率，有效突破单会话Agent瓶颈。
整仓迁移交给Coding Agent，训练与推理行为还能对齐吗？谷歌团队发布T2J-Bench
谷歌发布T2J-Bench基准，涵盖63项PyTorch转JAX迁移任务，通过TwinHarness框架执行接地评估，重点检测数值精度与行为一致性。实验显示，该框架使Claude-Code迁移得分提升11.4%，优于基线且避免行为退化，为AI辅助跨框架迁移提供高效范式。
为什么别人家的芯片，能跑更大的模型？
XHEART发布旗舰智驾芯片X7 Ultra，实测计算利用率98.7%，内存带宽降80%，每瓦性能翻倍。该芯片采用超大核NPU架构，支持高精度计算，确保模型输出相似度99.99%。已出货超20万颗，搭载10款量产车型，支撑千亿参数车端运行，助力L4级自动驾驶落地。