就在刚刚，Liquid AI 又一次在 LFM 模型上放大招。他们正式发布并开源了 LFM2.5-1.2B-Thinking，一款可完全在端侧运行的推理模型。Liquid AI 声称，该模型专门为简洁推理而训练；在生成最终答案前，会先生成内部思考轨迹；在端侧级别的低延迟条件下，实现系统化的问题求解；在工具使用、数学推理和指令遵循方面表现尤为出色。
刚刚，𝕏 平台（原 Twitter 平台）公布了全新的开源消息：已将全新的推荐算法开源，该算法由与 xAI 的 Grok 模型相同的 Transformer 架构驱动。
站在 2026 年的开端回望，LLM 的架构之争似乎进入了一个新的微妙阶段。过去几年，Transformer 架构以绝对的统治力横扫了人工智能领域，但随着算力成本的博弈和对推理效率的极致追求，挑战者们从未停止过脚步。
针对大模型长文本处理难题，Transformer架构的核心作者之一Llion Jones领导的研究团队开源了一项新技术DroPE。
深夜，梁文锋署名的DeepSeek新论文又来了。这一次，他们提出全新的Engram模块，解决了Transformer的记忆难题，让模型容量不再靠堆参数！
借鉴人类联想记忆，嵌套学习让AI在运行中构建抽象结构，超越Transformer的局限。谷歌团队强调：优化器与架构互为上下文，协同进化才能实现真正持续学习。这篇论文或成经典，开启AI从被动训练到主动进化的大门。
Transformer 已经改变了世界，但也并非完美，依然还是有竞争者，比如线性递归（Linear Recurrences）或状态空间模型（SSM）。这些新方法希望能够在保持模型质量的同时显著提升计算性能和效率。
英伟达在开源模型上玩的很激进： “最高效的开放模型家族”Nemotron 3，混合Mamba-Transformer MoE架构、NVFP4低精度训练全用上。而且开放得很彻底：
浙江大学ReLER团队开源ContextGen框架，攻克多实例图像生成中布局与身份协同控制难题。基于Diffusion Transformer架构，通过双重注意力机制，实现布局精准锚定与身份高保真隔离，在基准测试中超越开源SOTA模型，对标GPT-4o等闭源系统，为定制化AI图像生成带来新突破。
AI不应是巨头游戏，模型也不是越大越聪明。近日，「Transformer八子」中的Ashish Vaswani和Parmar共同推出了一个8B的开源小模型，剑指Scaling Law软肋，为轻量化、开放式AI探索了新方向。
