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SWE-Bench上能拿72%的模型，换张考卷直接归零！Meta联合斯坦福、哈佛放出ProgramBench，200个项目从零手写，9大顶级模型完整通过率0%。最强的Claude Opus 4.7平均通过率也才51.2%。更离谱的是一联网，就有模型在36%的任务里跑去GitHub扒源码。
DeepSeekV4的技术报告里有mHC，有CSA，有HCA，有Muon，有FP4……唯独没有Engram。Engram在今年1月由DeepSeek和北大联合开源，主要研究大模型的记忆与效率问题。
据知情人士透露，一家从哈佛大学独立出来的新型人工智能实验室正在与投资者进行谈判，以筹集约1 亿美元，以追求一项听起来像科幻小说的使命 ："一个人类可以记住一切的世界"。
每月5美刀，就能在你家服务器里养个AI打工人，无缝接入Telegram、Discord、Slack、飞书、企业微信等平台。它不仅能帮你干活，还会自己攒技能并反哺训练。网友直呼：换掉OpenClaw太爽了！
第一篇论文来自字节SEED团队， 打了一些基础； 《Over-Tokenized Transformer》。 论文标题看上去在讨论“过度分词”。 而重点必然是在第二篇上—— DeepSeek公司的学术成果Engram。 《Conditional Memory via Scalable Lookup》 也就是Engram模块所出处的论文。
ICLR论文STEM架构率先提出「查表式记忆」架构，早于DeepSeek Engram三个月。它将Transformer的FFN从动态计算改为静态查表，用token索引的embedding表直接读取记忆，彻底解耦记忆容量与计算开销。
OpenClaw 又开始日更了：Skills 安装终于不用自己猜缺什么了，系统会手把手告诉你下一步；控制台界面也大改，找东西不再像在迷宫里转。另外堵上了一个文件访问的安全漏洞，Telegram、Discord、WhatsApp 的频道 bug 也扫了一轮。
刚刚，五角大楼一份绝密备忘录曝光，Palantir的AI系统正式确立为美军的「记录项目」（Program of Record）。也就是说，Palantir AI，正式成为美军跨军种的核心「操作系统」。人类的未来战争，将很大程度上由AI决定了！
Claude Code又上杀手锏！新增Channels功能，Telegram/Discord直连编程会话，手机直接遥控AI写代码。
近年来，随着大语言模型规模与知识密度不断提升，研究者开始重新思考一个更本质的问题：模型中的参数应如何被组织，才能更高效地充当「记忆」。