深入解析AI Agent长期运行（Long-running）的工程挑战，对比Cursor的多Agent并行架构与Anthropic Claude的记忆连续性方案，揭示Claude国内使用技巧与未来AI开发方向。

DeepSeek mHC, Taylor Kolasinski, 信号爆炸, 残差连接, Transformer架构, 大模型训练, AI新闻, LLM, AGI, 深度学习, 1.7B参数, Sinkhorn算法

Transformer架构共同作者Llion Jones警告，AI大模型领域因过度“利用”而陷入创新停滞。他呼吁行业回归探索精神，为真正的人工智能（AGI）寻找新架构。

深入解读浙大新作Translution，一种统一卷积与自注意力的颠覆性AI架构。探讨其如何解决Transformer瓶颈，实现更强性能，引领AGI和大模型发展新方向。

深入解析2025年顶流大模型架构，探讨MoE、MLA、滑动窗口注意力等核心技术如何重塑LLM性能与效率，涵盖DeepSeek、Kimi、Llama 4等模型创新。