本研究提出 DeepSeek-V3.2，使用 DSA 降低注意力复杂度，同时在长上下文场景保持性能；通过改进的 GRPO 机制使大规模 RL 训练稳定可扩展；使用大规模合成智能体任务生成复杂任务，使模型在真实工具链任务中具备强鲁棒性与泛化性

GPT-5.2 专注于企业级生产系统与多工具 Agent 工作流，在专业知识处理、编程、科学推理等任务上表现显著提升。GPT-5.2改进了结构化思维、指令遵循和工具调用能力，同时降低冗余和幻觉风险。

目录0. 前言1. MOOCs2. 机器学习库和框架3. 书籍4. 云服务5. 证书6. 深度学习7. 移动和边缘设备8. 编程语言9. 结论10. 参考0. 前言我们并不会惊讶于这样一个事实：ML行业一直在改变，因为众所周知，人工智能在以创新的速度前进着我的观点是，大多数ML从业者在2020年使用的的技术，在2021年来看，可能是过时的。因此，我们需要进行适应和改变在这篇文章中，我将给出现如今可

本文回顾视频分割的两条基本研究路线：视频目标分割（object segmentation）和视频语义分割（semantic segmentation）。本文介绍它们各自的task setting、背景概念、感知需求、发展历史以及主要挑战。本文详细概述相关的方法和数据集的代表性文献。本文在一些知名的数据集上对这些方法检测（benchmark）。最后，指出这些领域的opne issue以及未来的研究方

虽然超连接提出的扩宽残差流宽度和多样化连接能带来性能增益，但这些连接的无约束性质会导致信号发散。这种破坏损害了跨层信号能量的守恒，引发训练不稳定性并阻碍深度网络的可扩展性。为解决这些挑战，本文引入了流形约束超连接，一个将残差连接空间投影到特定流形上的通用框架。

本文介绍条件记忆作为对主流条件计算范式的互补稀疏性维度，旨在解决通过动态计算模拟知识检索的低效问题。本文通过 Engram 模块实例化了这一概念。通过构建稀疏性分配问题，本文发现了一个 U 形缩放定律，证明了稀疏容量在 MoE 专家和 Engram 记忆之间的混合分配严格优于纯 MoE 基线。在此定律指导下，本文将 Engram 扩展到 270 亿参数，在多个领域实现了卓越性能。

本文介绍了 ViT³ 和 T⁵ 两篇关于 ViT 测试时训练的研究成果。ViT³ 系统性地探索了视觉 TTT 的设计空间，提出了六条核心原则，基于此构建的ViT³模型在多项视觉任务中表现优异。T⁵ 则聚焦如何将预训练 Softmax Transformer 快速转化为线性TTT模型，提出结构对齐和表示对齐策略，通过权重继承和键实例归一化实现高效转换。

​通过使隐藏状态成为一个机器学习模型，并将更新规则设为自监督学习的一步，本文将监督学习表述为学习如何学习，包含两个嵌套循环。外循环与常规训练相同。外循环的参数是内循环的超参数。由于隐藏状态在测试序列上也会进行训练更新，这些层被称为TTT层

本文在原生 BLT 基础上，从训练目标和推理策略双重优化，提出三种改进变体，解决字节模型生成慢的痛点：BLT-D 引入块级扩散辅助损失，实现单步多字节并行生成，速度最快；BLT-S 基于模型自身解码器做自推测解码，速度换质量；BLT-DV 扩散生成+自回归校验，兼顾速度与生成质量；所有变体相比原生 BLT，内存带宽成本降低 50% 以上，彻底扫清字节级大模型落地障碍。

从初代粗糙的线性模型，到第三代兼顾速度、内存、精度的全能架构，Mamba-3 的问世，标志着状态空间模型正式走向成熟。在未来轻量化、低成本大模型的发展方向中，以 Mamba 为代表的线性模型必然成为主流。