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厦门大学ASC Lab团队提出的FlowMAS获NeurIPS 2026录用，通过GFlowNet、好奇心驱动模块和信息引导优化模块自动生成多样且低成本的大模型多智能体工作流拓扑，并在六个基准实验中取得领先成绩。
STILL被NeurIPS 2026正式接收，这一首个内容感知的同层混合注意力架构通过自显著性分数按内容选择token，仅用0.04B训练token即在16K上下文下实现80%显存削减和83%预填充加速。
Sharpa以22自由度Sharpa Wave灵巧手为硬件平台，通过融合人类与遥操作数据、解耦运动与接触控制及开展触觉跨本体学习，系统推进灵巧操作的数据、模型与硬件协同研究。
清华大学MADSys实验室与趋境科技主导提出开源KTransformers-FineTune（KT-FT），让CPU直接参与MoE专家计算并优化布局与线程调度，使LoRA微调吞吐达到传统卸载范式的2.5～21.2倍。
OpenAI前研究员Nick Cammarata与Goodfire团队发布研究称，一个320亿参数语言模型中约90%的神经元各有可解释的主要任务，表明追踪和干预神经元或能揭示AI内部规律，但该判断仍待更多检验。
香港科技大学周子杰团队与华为 2012 实验室理论部提出 BalanceRoute，通过建模与短期负载预测减少 MoE 模型解码的跨组同步等待，其已部署于 MathBot-Pie，并在 96 张昇腾 910C NPU 实验中使解码吞吐提升约 15%。
两年前因在字节跳动实习期间恶意篡改代码、干扰模型训练任务而被辞退，随后遭字节起诉索赔800万元的田柯宇，已经带着一家世界模型实验室重回牌桌。团队只有约 10 个人，没有公开公司名字，没有推出产品 demo ，完整模型预计要到 2027 年才发布，但已经融到近 3000 万美元，投后估值 2 亿美元。
好家伙，连波士顿动力的前高管，都被一台中国机器人硬控了。
训不起2.8T的K3，玩够了124M的nanoGPT，想试试十亿参数、万亿token的预训练，门槛有多高？
近日，Anthropic高管Jack Clark抛出了一个重磅炸弹。