如果有一天，大语言模型不再依赖人类语言进行训练，会发生什么？ 近年来，大模型能力的飞跃几乎都建立在一个前提之上：海量的文本数据。然而，随着高质量文本资源逐渐逼近极限，研究者开始提出一个更根本的问题：语言，真的是智能的起点吗？ 一项最新研究给出了一个出人意料的答案：或许不是。研究团队假设，让语言模型在学习语言之前，先在完全非语言的合成数据上进行“预预训练”（p…

当长上下文成为负担：我们是否真的需要「把一切都塞进推理模型」？ 随着对大模型推理能力要求的提升，输入上下文的长度也在不断增长，1M tokens 及以上的上下文窗口正逐渐成为现实。然而，“读得更长”是否必然带来推理能力的提升？ 在实际应用中，情况往往并不理想。当推理模型直接处理超长原始文本时，瓶颈往往不再是“不会推理”，而是源于“读不完、读不动、读不准”：*…

Chrome 146 版本引入了一项关键更新：原生支持模型上下文协议（MCP）。这一特性将显著改变 AI Agent 与浏览器交互的方式。 以往，通过 AI 操作浏览器通常面临两种选择：使用无头模式，或手动移植登录状态。这两种方法都存在局限——无头浏览器易被网站检测并限制；而移植 Cookie、Token 等登录凭证则过程繁琐。尽管存在通过中继插件调用浏览器…

谷歌地图重磅升级：Gemini驱动“Ask Maps”与“沉浸式导航” 谷歌正持续将其强大的Gemini模型能力深度整合至旗下产品。近日，谷歌正式宣布为谷歌地图推出两项由Gemini驱动的新功能：“Ask Maps”与“沉浸式导航”。 此次更新被官方称为谷歌地图十多年来的最大升级，引发了广泛关注。 核心功能解析 1. Ask Maps：对话式智能规划 用户可…

KernelArena：首个AI生成GPU内核评测平台，终结“靠感觉选模型”时代 前沿大模型的能力边界正在持续突破，如今甚至能精准编写GPU内核代码，成为高性能计算领域的新帮手。但一个行业痛点也随之浮现：没有单一前沿模型能在GPU内核生成上持续领先，而行业内对模型能力的评测大多依靠主观体验，缺乏统一、严谨、可复现的量化标准。 为了解决这一问题，Wafer团队…

关键词：Agent 知识工程、持久记忆、反思沉淀、分层加载、知识分类体系 本文提出了一套完整的 Agent 知识工程实践体系，其核心目标是让 Coding Agent 能够像人类一样，在协作中持续学习、记忆和成长，而非依赖单次对话的 Prompt Engineering。 Agent 知识工程实践：让 Coding Agent 像人一样学习、记忆和成长 开源…

关键词：AI 驱动硬件设计、缓存替换策略、大语言模型、进化算法、计算机架构 一个完全由 AI 驱动的系统，在没有任何人类干预的情况下，仅用两天时间就设计出了一款比现有最优方案性能提升 5.3% 的缓存替换策略——而人类专家团队完成同样的工作通常需要数月之久。 ArchAgent: Agentic AI-driven Computer Architecture…

关键词： 智能体、Jeff Dean、全栈协同、多模态、定义问题 “未来每个工程师可能会各自管理 50 个智能体‘实习生’，完成大量并行任务，而且沟通效率会比人与人协作更高。未来最重要的技能将会是‘写清楚需求’，因为智能体的输出质量完全取决于你如何定义问题。” 2026年3月，谷歌首席AI科学家、传奇工程师杰夫·迪恩（Jeff Dean）在一次深度访谈中，提…

小冰之父李笛团队发布“卫士虾”：不足10k文件，专防Agent安全漏洞 随着智能体（Agent）应用日益广泛，其安全问题也引发关注。近期，已有国家级机构发布安全风险提示，甚至有企业明令禁止在公司设备上使用相关应用。认证绕过、命令注入、API密钥泄露、提示词攻击等风险层出不穷。 现在，一个不足10KB的文件声称能有效堵上这些安全漏洞。 近日，由“小冰之父”李笛…