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约翰斯・霍普金斯大学的最新研究发现，超过1100个在不同数据集、初始化和超参数下训练的神经网络，其最终权重都会收敛到一个共享的低维子空间。这一“通用权重子空间假说”表明，模型架构而非数据，主导了神经网络的学习结果，训练更像是在“发现”一个预先存在的数学结构。该发现解释了过参数化模型泛化、LoRA等技术有效性的原因，并为模型压缩、高效合并及理论理解提供了新视角，同时也引发了关于当前架构是否存在内在天花板的讨论。研究通过分析ResNet、ViT、LLaMA及大量LoRA模型，提供了权重层面通用性的实证证据。

张吕敏团队提出了一项突破性的AI长视频生成技术，通过创新的记忆压缩系统解决了画面一致性与算力成本的矛盾。该技术采用两阶段策略，预训练一个能保留任意时间点高频细节的压缩模型，再将其作为记忆编码器集成到视频生成系统中。实验表明，该方法可将20秒视频压缩至约5k token，用消费级显卡实现长时、连贯、高保真的视频生成，在多项评估指标上表现优异。

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。

英伟达杰出工程师许冰开源了全球首个完全由AI智能体生成的深度学习系统VibeTensor，该项目从代码到论文无一出自人类之手，标志着生成式软件工程时代的到来。VibeTensor具备完整的全栈架构，包括创新的Fabric张量系统和强大的AI内核套件，但也揭示了当前AI编程的‘弗兰肯斯坦效应’——局部正确但全局效率瓶颈。该项目验证了AI构建复杂系统代码的能力，被视为AI编程领域的‘AlphaGo时刻’，预示了未来软件开发范式将从人类编写转向AI自主生成的革命性变革。