你有没有发现，你让AI读一篇长文章，结果它读着读着就忘了前面的内容？ 你让它处理一份超长的文档，结果它给出来的答案，牛头不对马嘴？ 这个现象，学术界有个专门的名词，叫做上下文腐化。 这也是目前AI的通病：大模型的记忆力太差了，文章越长，模型越傻！
中国顶级模型全面崛起，Llama迷失，OpenAI失去领先地位。
图灵奖大佬LeCun离职Meta后直接开怼：实锤Llama4造假传闻，炮轰原上司Alexandr Wang「不懂科研」，称Meta冲刺「超级智能」完全是被大模型洗脑。同时，他也透露自己的新公司即将在今年发布全新世界模型。
随着大模型的发展，编程不再是一场苦修，而是一场大型即时策略游戏。在这个游戏里，很多人学会了与 AI 并肩作战，学会了用一种更纯粹、更直抵本质的方式去构建自己想要的世界。
我国自主研发的“风清”“风雷”“风顺”“风和”等气象大模型，不仅在实战中并跑国际同类系统，更让气象服务走向个性化、精准化与智能化。在“风和”大模型的对话框输入上述问题，AI立刻展现出它的“思考轨迹”：先定位时间与地点，调取该时段温度、风力、湿度等数据，继而生成贴心的穿搭提醒——“内薄外厚，方便调节室内外温差”“早晚温差大，建议携带外套”“室内暖气较足
又一个中国新模型被推到聚光灯下，刷屏国内外科技圈。IQuest-Coder-V1模型系列，看起来真的很牛。在最新版SWE-Bench Verified榜单中，40B参数版本的IQuest-Coder取得了81.4%的成绩，这个成绩甚至超过了Claude Opus-4.5和GPT-5.2（这俩模型没有官方资料，但外界普遍猜测参数规模在千亿-万亿级）。
近年来，大模型的应用正从对话与创意写作，走向更加开放、复杂的研究型问题。尽管以检索增强生成（RAG）为代表的方法缓解了知识获取瓶颈，但其静态的 “一次检索 + 一次生成” 范式，难以支撑多步推理与长期
机器之心发布 随着 ChatGPT、Gemini、DeepSeek-V3、Kimi-K2 等主流大模型纷纷采用混合专家架构（Mixture-of-Experts, MoE）及专家并行策略（Expert
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，
借势Agent浪潮，实时数据企业走上港股舞台。
