RNN太老，Transformer太慢？谷歌掀翻Transformer王座，用「注意力偏向+保留门」取代传统遗忘机制，重新定义了AI架构设计。全新模型Moneta、Yaad、Memora，在多个任务上全面超越Transformer。这一次，谷歌不是调参，而是换脑！
AI Agent又解锁了一个领域！清华大学牵头，与西北工业大学以及上海AI lab等机构推出了电镜领域的AI agent——AutoMat。
近期arxiv最热门论文，Qwen&清华LeapLab团队最新成果： 在强化学习训练大模型推理能力时，仅仅20%的高熵token就能撑起整个训练效果，甚至比用全部token训练还要好。
清华与蚂蚁联合开源AReaL-boba²，实现全异步强化学习训练系统，有效解耦模型生成与训练流程，GPU利用率大幅提升。14B模型在多个代码基准测试中达到SOTA，性能接近235B模型。异步RL训练上大分！
AI数学家来了！清华团队出品—— 他们推出AI Mathematician（AIM）框架，推理模型也能求解前沿理论研究，并且证明完成度很高。
首个专为ALLMs（音频大语言模型）设计的多维度可信度评估基准来了。
前段时间，OpenAI 研究员姚顺雨发表了一篇主题为「AI 下半场」的博客。其中提到，「接下来，AI 的重点将从解决问题转向定义问题。在这个新时代，评估的重要性将超过训练。我们需要重新思考如何训练 AI 以及如何衡量进展，这可能需要更接近产品经理的思维方式。」（参见《清华学霸、OpenAI 姚顺雨：AI 下半场开战，评估将比训练重要》）
你有没有遇到过这样的算力困境：买了 GPU，用不了几次就闲置烧钱，偶尔想用的时候却一卡难求？
基于开源模型继续在下游任务上使用私有下游数据进行微调，得到在下游任务表现更好的专有模型，已经成为了一类标准范式。
普林斯顿大学与字节 Seed、北大、清华等研究团队合作提出了 MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models），作为首个系统性探索扩散架构的多模态基础模型，MMaDA 通过三项核心技术突破，成功实现了文本推理、多模态理解与图像生成的统一建模。
