编辑｜Panda 在文生图模型的技术版图中，VAE 几乎已经成为共识。从 Stable Diffusion 到 FLUX，再到一系列扩散 Transformer，主流路线高度一致：先用 VAE 压缩视
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。
AAAI 2026「七龙珠」，华人团队强势霸榜！从视觉重建到因果发现，再到知识嵌入传承，新一代AI基石正在新加坡闪耀。
今天，Anthropic 试图向世界展示它的灵魂。Anthropic 正式公布了一份长达 84 页的特殊文档——《Claude 宪法》（Claude's Constitution）。这份文件并非通常意义上的技术白皮书或用户协议，而是一份直接面向 AI 模型本身「撰写」的价值观宣言。
随着AI浪潮的袭来，笔者本人以及团队都及时的调整了业务方向，转型为一名AI开发者和AI产品开发团队，常常需要微调大模型注入业务场景依赖的私域知识，然后再把大模型部署上线进行推理，以支撑业务智能体或智能问答产品的逻辑流程。
摩尔线程 AI 算力本（MTT AIBOOK）是专为 AI 学习与开发者打造的个人智算平台。它搭载自研智能 SoC 芯片「长江」，提供 50TOPS 异构 AI 算力，支持混合精度计算。运行基于 Linux 内核的 MT AIOS 操作系统，具备多系统兼容能力，并预置完整 AI 开发环境与工具链。
这不是一个普通的Skill，而是一把“把经验变成Skill”的工具：Claudeception是一个Meta-Skill，即专门用来“生产技能”的技能。
“全局交互” 几乎等同于 self-attention：每个 token 都能和所有 token 对话，效果强，但代价也直观 —— 复杂度随 token 数平方增长，分辨率一高就吃不消。现有方法大多从 “相似度匹配” 出发（attention），或从 “扩散 / 传导” 出发（热方程类方法）。但热方程本质上是一个强低通滤波器：随着传播时间增加，高频细节（边缘、纹理）会迅速消失，导致特征过平滑。
上下文分割（In-Context Segmentation）旨在通过参考示例指导模型实现对特定目标的自动化分割。尽管 SAM 凭借卓越的零样本泛化能力为此提供了强大的基础，但将其应用于此仍受限于提示（如点或框）构建，这样的需求不仅制约了批量推理的自动化效率，更使得模型在处理复杂的连续视频时，难以维持时空一致性。
近日，清华大学与星尘智能、港大、MIT 联合提出基于对比学习的隐空间动作预训练（Contrastive Latent Action Pretraining, CLAP）框架。这个框架能够将视频中提纯的运动空间与机器人的动作空间进行对齐，也就是说，机器人能够直接从视频中学习技能！
