王冠开发的27M小模型HRM采用仿脑设计，克服了Transformer的局限性。通过分层循环模块和近似梯度技术，HRM实现了高效推理，准确率超过大型模型。尽管参数较少，HRM在特定任务中表现优异，展现出新架构的潜力。

本研究探讨了超出分布（OOD）泛化的挑战，强调仅通过OOD设置测试算法是不够的，还需验证特征的组合性。分析了三种神经网络在特定OOD任务中的表现，并提出了两种新架构，指出成功偏见可能导致未能学习正确特征。

本研究提出了一种新架构和数据集选择，解决了轨迹规划中完整轨迹不足的问题。实验结果表明，该方法在避障任务中显著优于基线模型，实时避让能力提升了四倍。

本研究提出了一种新架构，结合用户位置数据与活动识别，解决了聊天机器人实时上下文感知不足的问题，显著提升了用户体验，并展示了在智能家居中的应用前景。

本研究提出了一种新架构，克服了双管道方法在图基依赖解析中的局限性，统一了弧评分和标记，模拟更高阶依赖关系。实验结果表明，该方法在准确性和效率上优于现有解析器。

本研究探讨了视觉标记数量与视觉语言模型性能的关系。通过理论分析与实证评估，发现模型在标记长度上展现出弱扩展能力，并提出新架构以减少标记数量，从而提升性能。这一发现有助于开发更高效的视觉语言模型。

随着企业转移到云端，需要采用新的架构和云资源优化实践来满足业务需求并避免成本超支。本文探讨了云资源优化的挑战、最佳实践和实际示例，包括在托管的Kubernetes平台上优化容器化工作负载的资源优化。

RWKV Foundation发布了新架构的最新论文，介绍了Eagle和Finch两种改进的RWKV架构，提高了模型表达能力和推理效率。新架构还增强了多语言能力，并在基准测试中表现出竞争力。未来的工作将聚焦于扩大训练数据集和训练更大规模的Finch模型。

在过去几个月中，Workers KV遭遇了一系列事件，直接影响了客户。我们分享了我们的工作和采取的措施来改进KV的部署。KV是一个用于存储数据的键值服务，适用于高读取吞吐量要求的数据。我们在内部广泛使用KV，包括Cloudflare Access和Cloudflare Pages。在6月宣布了新架构以解决客户反馈问题，并进行了测试和验证。然而，在增加流量期间发生了一系列事件。

Cloudflare Pages推出了新架构，使用Workers for Platforms，可以在运行时进行O(1)查找，从而使查找过程更快，更高效。新架构还带来了其他方面的改进，如更低的CPU使用率，更高的LRU命中率和Quicksilver存储减少。迁移过程没有任何停机时间或需要用户端的工程团队。Cloudflare Pages现在是在Netlify、Vercel和许多其他平台上提供网站的最快方式。

人工智能技术的发展对计算芯片提出了新的需求，需要新架构的人工智能芯片来支撑深度学习算法的大规模计算需求。本文分析了人工智能芯片的不同技术路线和特点，研究了全球和中国的人工智能芯片产业发展态势，分析了中国人工智能芯片发展面临的机遇和挑战，并展望了未来的发展趋势。