继2025推理模型之后,2026「递归模型」RLM要火了。
继2025推理模型之后,2026「递归模型」RLM要火了。2025年的最后一天, MIT CSAIL提交了一份具有分量的工作。当整个业界都在疯狂卷模型上下文窗口(Context Window),试图将窗口拉长到100万甚至1000万token时,这篇论文却冷静地指出了一个被忽视的真相:这就好比试图通过背诵整本百科全书来回答一个复杂问题,既昂贵又低效。
2025年的最后一天, MIT CSAIL提交了一份具有分量的工作。当整个业界都在疯狂卷模型上下文窗口(Context Window),试图将窗口拉长到100万甚至1000万token时,这篇论文却冷静地指出了一个被忽视的真相:这就好比试图通过背诵整本百科全书来回答一个复杂问题,既昂贵又低效。
这下,你打人形机器人,它真的会「疼」了。
大部分的高质量视频生成模型,都只能生成上限约15秒的视频。清晰度提高之后,生成的视频时长还会再一次缩短。
在近一年里,Agentic System(代理系统/智能体系统)正变得无处不在。从Open AI的Deep Research到Claude Code,我们看到越来越多的系统不再依赖单一模型,而是通过多模型协作来完成复杂的长窗口任务。
今天还是聊聊生产级agent怎么搭这回事。
最近在研究 RAG 系统优化的时候,发现了一个有意思的格式叫 TOON。全称是 Token-Oriented Object Notation,翻译过来就是面向 Token 的对象表示法。
真正的挑战在于,如何在错综复杂的原始视觉输入中提取抽象精髓。这便引出了本研究的主角:JEPA-WM(联合嵌入预测世界模型)。从名字也能看出来,这个模型与 Yann LeCun 的 JEPA(联合嵌入预测架构)紧密相关。事实上也确实如此,并且 Yann LeCun 本人也是该论文的作者之一。
近日,腾讯微信 AI 团队提出了 WeDLM(WeChat Diffusion Language Model),这是首个在工业级推理引擎(vLLM)优化条件下,推理速度超越同等 AR 模型的扩散语言模型。
近年来,大模型的应用正从对话与创意写作,走向更加开放、复杂的研究型问题。尽管以检索增强生成(RAG)为代表的方法缓解了知识获取瓶颈,但其静态的 “一次检索 + 一次生成” 范式,难以支撑多步推理与长期
2026年新年第一天,DeepSeek上传新论文。给何恺明2016成名作ResNet中提出的深度学习基础组件“残差连接”来了一场新时代的升级。残差连接自2016年ResNet问世以来,一直是深度学习架构的基石。
机器之心发布 随着 ChatGPT、Gemini、DeepSeek-V3、Kimi-K2 等主流大模型纷纷采用混合专家架构(Mixture-of-Experts, MoE)及专家并行策略(Expert
近日,来自伊利诺伊大学芝加哥分校、纽约大学、与蒙纳士大学的联合团队提出QuCo-RAG,首次跳出「从模型自己内部信号来评估不确定性」的思维定式,转而用预训练语料的客观统计来量化不确定性,
围绕这一挑战,上海人工智能实验室联合复旦大学、南京大学、南洋理工大学 S-Lab 等单位提出了 LongVie 2—— 一个能够生成长达 5 分钟高保真、可控视频的世界模型框架。
2026年,Scaling Law是否还能继续玩下去?对于这个问题,一篇来自DeepMind华人研究员的万字长文在社交网络火了:Scaling Law没死!算力依然就是正义,AGI才刚刚上路。
,时长 00:20 视频 1:单样例推理速度对比:SGLang 部署的 Qwen3-8B (NVIDIA) vs. LoPA-Dist 部署 (NVIDIA & Ascend)(注:NVIDIA 平台
AI手机的“灵魂”GUI智能体,就这么全套开源了。
新加坡国立大学(NUS)的尤洋教授近期发表了一篇深度分析:《智能增长的瓶颈》。在这篇分析文章中,尤洋教授从技术本质出发,直指智能增长的核心矛盾,为我们揭示了 AGI(通用人工智能)的可能路径。
很多人可能不知道,我是 Trae 的老用户。
大家好,我是鲁工。 上周发布了一篇关于如何在Antigravity中组合Claude Opus 4.5和Gemini 3 Pro进行交叉验证的文章,读者反馈不错。
在生成式 AI 技术日新月异的背景下,合成语音的逼真度已达到真假难辨的水平,随之而来的语音欺诈与信息伪造风险也愈演愈烈。作为应对手段,语音鉴伪技术已成为信息安全领域的研究重心。
2025最后几天,是时候来看点年度宝藏论文了。
能翻译33语种+5方言,医学术语/粤语翻译实测“能打”。
在大语言模型(LLM)落地应用中,推理速度始终是制约效率的核心瓶颈。传统自回归(AR)解码虽能保证生成质量,却需逐 token 串行计算,速度极为缓慢;扩散型 LLM(dLLMs)虽支持并行解码,却面
我们希望具身机器人真正走进真实世界,尤其走进每个人的家里,帮我们完成浇花、收纳、清洁等日常任务。但家庭环境不像实验室那样干净、单一、可控:物体种类多、摆放杂、随时会变化,这让机器人在三维物理世界中「看懂并做好」变得更难。
作为一名 AI 领域的博士生,徐玉庄的经历比较特殊。本科毕业于国防科技大学,随后在部队工作了 5 年,接着在清华大学获得硕士学位,目前在哈尔滨工业大学读博。
上上周跟大家盘了 Gemini 学生教育优惠。
近期,以DeepEyes、Thymes为代表的类o3模型通过调用视觉工具,突破了传统纯文本CoT的限制,在视觉推理任务中取得了优异表现。
Manus被Meta收购的消息在AI圈刷屏了。 交易细节尚未完全公开,但Meta的态度很明确:它不仅要把Manus的能力整合进自家产品(包括Meta AI),还计划继续把Manus作为独立服务运营和销
近日,清华朱军等团队提出了一种统一的多模态生成框架 UniCardio,在单扩散模型中同时实现了心血管信号的去噪、插补与跨模态生成,为真实场景下的人工智能辅助医疗提供了一种新的解决思路。
史上首次,ICLR成立后设立机制设计相关Workshop,全球顶流学者众神云集!