这篇新论文提出了一种非常简单的新激活层 Derf（Dynamic erf），让「无归一化（Normalization-Free）」的 Transformer 不仅能稳定训练，还在多个设置下性能超过了带 LayerNorm 的标准 Transformer。
最近，Cursor 也发表了一篇文章《Dynamic context discovery》，分享了他们是怎么做上下文管理的。结合 Manus、Cursor 这两家 Agent 领域头部团队的思路，我们整理了如何做好上下文工程的一些关键要点。
LLM的下一个推理单位，何必是Token？刚刚，字节Seed团队发布最新研究——DLCM（Dynamic Large Concept Models）将大模型的推理单位从token（词） 动态且自适应地推到了concept（概念）层级。
近日，来自伊利诺伊大学芝加哥分校、纽约大学、与蒙纳士大学的联合团队提出QuCo-RAG，首次跳出「从模型自己内部信号来评估不确定性」的思维定式，转而用预训练语料的客观统计来量化不确定性，
近日，部分L3级自动驾驶车型已经通过工信部批准正式上路，这标志着这我国自动驾驶产业的新阶段。
近日，由趣丸科技与北京大学软件工程国家工程研究中心共同发表的《Detecting Emotional Dynamic Trajectories: An Evaluation Framework for Emotional Support in Language Models（检测情感动态轨迹：大语言模型情感支持的评估框架）》论文，获 AAAI 2026 录用。
大模型推理的爆发，实际源于 scaling 范式的转变：从 train-time scaling 到 test-time scaling（TTS），即将更多的算力消耗部署在 inference 阶段。典型的实现是以 DeepSeek r1 为代表的 long CoT 方法：通过增加思维链的长度来获得答案精度的提升。那么 long CoT 是 TTS 的唯一实现吗？
老黄又投了一家具身智能公司！
当大语言模型（LLM）走向千行百业，推理效率与显存成本的矛盾日益尖锐。
在今年三月份，清华 AIR 和字节联合 SIA Lab 发布了 DAPO，即 Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization（解耦剪辑和动态采样策略优化）。
