在大模型研究领域，做混合专家模型（MoE）的团队很多，但专注机制可解释性（Mechanistic Interpretability）的却寥寥无几 —— 而将二者深度结合，从底层机制理解复杂推理过程的工作，更是凤毛麟角。
机器之心报道 编辑：泽南、杨文 现在，只需要一个简单的、用深度光线表示训练的 Transformer 就行了。 这项研究证明了，如今大多数 3D 视觉研究都存在过度设计的问题。 本周五，AI 社区最热
人类数千年的科学探索，如今被AI「顿悟」瞬间复刻。北京大学研究团队推出的名为AI-Newton的AI系统，重新发现了牛顿第二定律、能量守恒定律和万有引力定律等基础规律，这一成果被视作AI驱动自主科学发现的一项重要进展。
市场不是机器，而是人群；不是公式，而是故事。TwinMarket让AI学会讲述这些故事。 1994年，美国圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）推出了一个野心勃勃的项目：人工股票市场（A
来⾃阿⾥巴巴夸克、北京⼤学、中⼭⼤学的研究者提出了⼀种新的解决⽅案：搜索自博弈 Search Self-play（SSP）⸺⼀种⾯向深度搜索 Agent 的⾃我博弈训练范式。其核⼼思路是：让⼀个模型同时扮演两个⻆⾊⸺「出题者」和「解题者」，它们在对抗训练中共同进化，使训练难度随着模型能⼒动态提升，最终形成⼀个⽆需⼈⼯标注的动态博弈⾃我进化过程。
就在今天，OpenAI 发布了一项新研究，使用新方法来训练内部机制更易于解释的小型稀疏模型，其神经元之间的连接更少、更简单，从而观察它们的计算过程是否更容易被人理解。
谷歌AI掌舵人Jeff Dean点赞了一项新研究，还是出自清华姚班校友钟沛林团队之手。Nested Learning嵌套学习，给出了大语言模型灾难性遗忘这一问题的最新答案！简单来说，Nested Learning（下称NL）就是让模型从扁平的计算网，变成像人脑一样有层次、能自我调整的学习系统。
Transformer的火种已燃烧七年。如今，推理模型（Reasoning Models）正点燃第二轮革命。Transformer共同作者、OpenAI研究员Łukasz Kaiser预判：未来一两年，AI会极速跃升——瓶颈不在算法，而在GPU与能源。
刚刚，在理解大模型复杂行为的道路上，OpenAI又迈出了关键一步。他们从自己训练出来的稀疏模型里，发现存在结构小而清晰、既可理解又能完成任务的电路（这里的电路，指神经网络内部一组协同工作的特征与连接模式，是AI可解释性研究的一个术语）。
ICLR 2026评审结果震撼出炉：投稿量暴增至近2万篇，却迎来分数大滑坡，平均分从5.12跌至4.2。审稿人吐槽论文质量低下，甚至疑似AI生成，这场学术盛宴为何变味？
