AI快讯
Transformer架构创新：刘壮团队提出无归一化Derf模型，推动深度学习发展
刘壮研究团队提出了一种名为Derf（Dynamic erf）的新型激活层，成功构建了无需传统层归一化（LayerNorm）的Transformer模型。Derf结构简单，可直接替换归一化层，在ImageNet分类、DiT图像生成、语音识别、DNA序列建模及语言模型等多个任务上，其性能均持平或超越了传统方案，且优势主要源于更好的模型泛化能力。这一突破为开发更高效、性能更强的无归一化深度学习模型提供了关键技术支持。
百川智能发布Baichuan-M3 Plus医疗大模型：低幻觉率+免费API加速AI医疗落地
百川智能发布新一代医疗大模型Baichuan-M3 Plus，该模型通过Fact-Aware RL和六源循证等技术，实现了全球领先的低幻觉率（仅2.6），并首创“证据锚定”技术确保每个医学判断都可追溯。同时，公司启动“海纳百川”计划，向医疗服务机构免费开放API，并结合Gated Eagle-3框架等工程优化，将调用成本降低70%，旨在以高准确性、高可及性推动AI辅助医疗的普及与落地。
京东AI购物助手上线：对话式交互重构智能电商体验
京东正式推出独立AI购物应用“京东AI购”，通过一个简洁的对话界面，彻底重构了电商体验。该应用核心在于兼容“快思考”与“慢思考”两种用户决策模式：既能通过自然对话理解模糊的复杂需求（如新手观鸟装备），提供一站式解决方案；也能在目标明确时，通过智能导购式筛选快速锁定商品。一个始终驻留在页面底部的对话框，允许用户在浏览任何商品时随时提问，由AI自动从海量信息中提取答案。这款应用是京东在电商决策环节的一次深度探索，它作为独立的“概念旗舰店”，旨在验证从“货架”到“智能代理人”的未来电商形态，背后则完全依托京东成
马斯克开源X平台推荐算法，Transformer架构提升透明度与内容质量
埃隆·马斯克旗下X平台（原Twitter）正式开源其核心“For You”信息流推荐算法，该算法采用与xAI的Grok模型同源的Transformer架构。这一开创性举措旨在提升平台透明度，回应监管压力。开源代码揭示了由Thunder和Phoenix两大组件构成的系统：Thunder负责实时处理关注网络内容，Phoenix则通过双塔模型召回及基于Grok的Transformer模型进行精细排序，预测用户十几种互动行为的概率。分析表明，新算法逻辑正从追求短期热度转向优化长期关系与内容质量，深度互动和用户关系
MiniMax发布Agent 2.0：AI原生工作台重塑工作流，生产力再升级
MiniMax正式发布Agent 2.0，将其定义为“AI原生工作台”，标志着智能体从对话工具向实干伙伴的深刻转变。该版本以三大核心支柱重构产品：深度打通本地环境的桌面端应用、可达到领域顶尖水平的Expert Experts专家智能体、以及高度自定义的专属Agent创建能力。通过多个实战场景测试，Agent 2.0展现出在自动化信息处理、复杂技术分析、海量文件整理、本地工具链调用及多专家团队调度方面的强大执行力。其背后是MiniMax在底层模型技术上的持续迭代，以及将AI深度应用于内部工作所形成的快速优化
DeepSeek mHC超连接架构创新：Sinkhorn算法提升AI模型稳定性与复现验证
DeepSeek提出的mHC架构通过Sinkhorn算法将混合矩阵约束为双随机形式，成功解决了超连接在大规模训练中的信号爆炸问题。独立复现实验显示，在17亿参数规模下，传统HC架构信号放大达10924倍，而mHC始终保持稳定。这项创新不仅增强了模型表达能力，更为AI模型的规模化训练提供了关键的稳定性保障，代表了Transformer架构演进的重要方向。
Claude加速科研：AI在生命科学与基因研究的自动化突破
本文介绍了Anthropic公司推出的Claude for Life Sciences如何通过AI技术驱动生命科学研究的自动化突破。文章重点展示了三个前沿实验室的应用案例：斯坦福大学的Biomni平台整合数百种工具，将GWAS分析从数月缩短至20分钟；MIT Cheeseman实验室利用AI自动化解读海量基因敲除数据，解放科学家于繁重的文献分析；斯坦福Lundberg实验室则用AI构建分子关系图谱，实现从“经验猜谜”到理性靶向的假设生成革命。这些案例表明，Claude AI正在超越基础辅助功能，深度重塑科
AAAI 2026新加坡AI周：人类自主权与Agentic AI前沿研讨会聚焦
AAAI 2026新加坡AI周期间将举办两场前沿研讨会：第一场聚焦AI时代如何捍卫人类在工作、学习、拥有与选择方面的自主权，汇聚全球治理与技术专家；第二场深入探讨基于大语言模型的Agentic AI、自主智能体与多智能体系统的技术融合、挑战与未来方向。两场活动均在新加坡国立大学举行，邀请多位国际顶尖学者分享，是了解AI伦理治理与智能体技术最新进展的宝贵平台。
生成式AI语音助手在智能家居中的可靠性挑战与用户体验优化
本文探讨了生成式AI语音助手（如Alexa Plus）在智能家居应用中面临的可靠性挑战。文章通过记者与咖啡机的真实互动案例，揭示了LLM固有的随机性与家居控制所需的确定性之间的根本矛盾。尽管新技术在理解复杂指令、实现多设备协同和提供智能通知方面潜力巨大，但在执行开灯、煮咖啡等基础指令时却频频出错，引发用户不满。分析指出，问题核心在于技术边界模糊，当前将生成式AI置于核心控制位置可能为时过早。文章认为，未来的优化方向应是明确AI的辅助角色，将其作为增强理解的交互层，而非完全替代稳定可靠的传统控制逻辑，从而在
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