近日，深度学习领域重要底层优化技术 FlashAttention 迎来大版本更新。FlashAttention 核心作者、普林斯顿大学助理教授 Tri Dao 表示，在 Blackwell GPU 上，即使瓶颈截然不同，注意力机制的执行速度现在也几乎与矩阵乘法一样快了！
Anthropic最新报告炸场了：调查显示，程序员75%的任务已被AI覆盖！客服、数据录入紧随其后。更可怕的是，这还只是开始，报告预警：AI对劳动力市场的影响，是一场长达十年的「温水煮青蛙」！
近期，大连理工与快手可灵团队推出了 MultiShotMaster—— 一个高度可控的多镜头视频生成框架，该论文向研究社区展示了即使在 1B 左右的小参数量级模型上，也可以实现导演级的镜头调度和连贯叙事，且支持多图参考、主体运动控制。
刚刚，YuanLab.ai团队正式开源发布源Yuan3.0 Ultra多模态基础大模型。
昨天，Thinking Maching Lab 研究者、斯坦福大学博士生 Zitong Yang 正式完成了他的博士论文答辩，课题为「持续自我提升式 AI」（Continually self-improving AI），并且他在答辩完成后很快就放出了自己的答辩视频，从中我们可以看到他对未来 AI 发展路径的系统性探索。
最近关于Qwen3.5还有其幕后团队，市场上的讨论沸沸扬扬，但今天我们不聊八卦，主要讲讲干货。
AI 搜索引擎正逐渐取代传统搜索入口，「问 AI」已经成为日常习惯。随着 OpenAI 宣布在 ChatGPT 中引入商业推荐，搜索与内容分发的边界正在被重新定义。在这样的环境下，你的内容能否在 AI 搜索中成为「爆款」，不再只取决于标题和流量，而是更大程度取决于 AI 本身的引用偏好。
近年来，视觉大模型在自动驾驶、智慧医疗等场景中得到广泛应用，但在真实业务环境中，“大而全”的通用模型往往并不是最优选择。
统一多模态模型在多模态内容理解与生成方面已展现出良好效果，但目前仍主要局限于图像领域。
导读：近日，位于中关村的深度机智全球首次使用全新范式——人类学习，在多个国际 Benchmark 上取得 SOTA，史无前例地使用全新架构（仅使用人类第一视角数据、零真机数据）击败 Physical Intelligence 和英伟达等头部巨头二十多个百分点，并在两会开幕首日被央视报道。
现有的 LLM 自动化 CUDA 方法大多只能优化单个 Kernel，面对完整的端到端 GPU 程序（如整个 VisionTransformer 推理）往往束手无策。
人类在创作艺术时，大脑并非一味地输出，而是在每一笔落下时都在进行着复杂的、难以言表的 “视觉优化”。
前两天有个朋友问我最近在忙什么。
长期以来，计算机视觉领域陷入了一个 “表征（Representation）” 的执念。我们习惯设计各种精巧的 Encoder，试图将动态世界压缩成一组特征向量。然而，视频作为现实的高维投影，其熵值之高、动态之复杂，让这种试图 “定格” 的表征显得力不从心。
近日，NVIDIA 发布的世界 - 动作模型 DreamZero，在两项颇具代表性的机器人基准测试 RoboArena 、MolmoSpaces 上双双登顶。
一句话总结：社区里困扰了多年的一个 “玄学” 现象终于被拆解清楚了：在 BF16 等低精度训练里，FlashAttention 不是随机出 bug，而是会在特定条件下触发有方向的数值偏置，借助注意力中涌现的相似低秩更新方向被持续放大，最终把权重谱范数和激活推到失控，导致 loss 突然爆炸。论文还给出一个几乎不改模型、只在 safe softmax 里做的极小修改，实测能显著稳定训练。
2026 开年已两个月，Agent 依然是全球最引人注目的 AI 赛道之一。OpenClaw（原 Clawbot）掀起的那波 Agent 热潮至今仍在发酵，甚至让「一人公司」概念第一次真正有了落地的可能性。
全新的具身模型空间能力评估范式 Theory of Space 突破了传统静态图文问答的局限，系统性地考察基础模型能否像人一样，在部分可观测的动态环境中，通过自主探索来构建、修正和利用空间信念。该论文已被 ICLR 2026 接收。
在 Princeton 发布 SWE-Bench 之后，用真实世界代码仓库+可执行测试评测大模型软件工程能力，几乎已成为学术界与工业界的共识。围绕 SWE issue 的评测范式迅速发展，也催生了一系列 SWE 系列 benchmark，在刻画模型 bug 修复能力方面发挥了重要作用。
伴随多模态大模型的发展，GUI Agent正成为人机交互的新范式。
强化学习（RL）将推荐系统建模为序列决策过程，支持长期效益和非连续指标的优化，是推荐系统领域的主流建模范式之一。然而，传统 RL 推荐系统受困于状态建模难、动作空间大、奖励设计复杂、反馈稀疏延迟及模拟环境失真等瓶颈。
你见过 7B 模型在拼图推理上干翻 GPT-5 吗？
让AI自己写高性能GPU代码，字节Seed与清华AIR团队做到了。
Seedance 2.0 有多火爆，这几天国内外网友分享的实测视频，或许都能略窥一二。
没有图片，也能预训练多模态大模型?在多模态大模型（MLLM）的研发中，行业内长期遵循着一个昂贵的共识：没有图文对（Image-Text Pairs），就没有多模态能力。
来自中国人民大学与阿里巴巴通义实验室的研究团队提出了 IterResearch，一种全新的迭代式深度研究范式。通过马尔可夫式的工作空间重构，IterResearch 让 Agent 在仅 40K 上下文长度下完成了 2048 次工具交互且性能不衰减，在 BrowseComp 上从 3.5% 一路攀升至 42.5%。
强化学习已经成为大模型后训练阶段的核心方法之一，但一个长期存在的难题始终没有真正解决：现实环境中的反馈往往稀疏且延迟，模型很难从简单的奖励信号中推断出应该如何调整行为。
为了松绑参数与计算量，MoE 曾被寄予厚望 。它靠着稀疏激活的专家子网络，在一定程度上实现了模型容量与计算量的解耦 。然而，近期的研究表明，这并非没有代价的免费午餐 ：稀疏模型通常具有更低的样本效率 ；随着稀疏度增大，路由负载均衡变得更加困难 ，且巨大的显存开销和通信压力导致其推理吞吐量往往远低于同等激活参数量的 dense 模型 。
MMLab@NTU联合中山大学的最新研究，给出了一份从入门到精通的终极“菜谱”——VLANeXt。这项研究没有简单提出一个新模型了事，而是系统性地从12个关键维度，深度剖析了VLA的设计空间。从基础组件到感知要素，再到动作建模的额外视角，每一步都有扎实的实验支撑。
香港科技大学 PEI-Lab 与字节跳动 Seed 团队近期提出的 WMPO（World Model-based Policy Optimization），正是这样一种让具身智能在 “想象中训练” 的新范式。该方法无需在真实机器人上进行大规模强化学习交互，却能显著提升策略性能，甚至涌现出 自我纠错（Self-correction） 行为。
