DeepSeek V4还能更省！新工具缓存命中率高达99.82%，2折稳定到手
DeepSeek V4还能更省！新工具缓存命中率高达99.82%，2折稳定到手我悟了，DeepSeek V4系列发布1个月，价格屠夫的本色这才刚刚发力啊！
来自主题: AI技术研报
9964 点击 2026-05-25 16:01
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
搜索
我悟了，DeepSeek V4系列发布1个月，价格屠夫的本色这才刚刚发力啊！
刚刚，Claude「双记忆系统」首次爆出！全新「文件记忆」让AI一边聊天，一边自动做笔记。还有杀手级Conway Agent浮出水面，7x24小时永不下线。
想象一个真实的工作日：项目经理要更新项目状态，财务人员要整理客户账单，医疗管理员要核对预约和保险信息。
具身智能（Embodied AI）正在快速从实验室走向真实世界。
大家好，我是袋鼠帝。 不知道大家有没有发现，随着AI的发展，token这个东西居然还变得越来越贵了。
刚刚的，面壁智能联合 OpenBMB 搞了个端侧开源周。今天作为开源周的第一天，端出来的是个好东西 BitCPM-CANN，模型权重只需要约 200 MB 的内存，手表也够跑
Claude Code 的 settings.json 里有 125 个配置键。官方文档只讲了大约 40 个。
219个词喂给AI，12小时后，一份7nm芯片版图出来了，工程师全程没碰键盘。这条芯片行业几十年没有AI走完过的路，第一次走通了。
5 月 22 日，Tri Dao 在社交媒体上转发了 Han Guo 的一条推文。他还写道：「经过一些数学重写，结果发现 Transformer 的所有内容都是一系列 GEMM + epilogue（矩阵乘法加尾声）。给定一些优化的原语，LLM（以及新手）就可以为所有 Transformer 操作编写光速内核！」
近日，Meta 曝光的一段内部录音显示： 公司为了训练大模型，正通过监控工具监视员工在电脑上的鼠标和键盘操作。
当前，测试时扩展范式普遍致力于增加推理长度。然而，已有研究表明，随着推理长度的持续增长，以垂直扩展为核心的计算范式容易陷入探索僵化等问题。因此，从另一维度拓展推理的宽度显得尤为重要。K2.5、Step3-VL 和 LongCat-Flash-Thinking 等模型已在推理宽度方面开展了有益的探索。
机器人操作正在从结构化工业场景走向更开放的真实环境。相比完成单个预设动作，真实任务往往包含更长的执行链条、更复杂的物体交互，以及更多不可控的外部扰动。一次抓取没有完全夹稳、目标物体被轻微碰偏、双臂交接时姿态出现偏差，都可能让后续步骤偏离原本计划。
上个月，斯坦福大学、伦敦帝国理工学院和互联网档案馆（Internet Archive）联合发表了一篇论文。他们干了一件以前没人干过的事——结论是：到 2025 年年中，全球 35.3% 的新发布网页是 AI 生成或 AI 辅助的。
根据 Sensor Tower 发布的《2026 年全球 AI 应用趋势洞察》，2026 年第一季度，全球 AI 图像视频生成 App 的内购收入达到 1.5 亿美元，环比增长 20%，下载量达到 1.7 亿次，环比增长 12%，均超双位数。
最近，来自上海创智学院、复旦大学等机构的研究者提出了 Hallo-Live，试图正面解决这个矛盾。论文于 2026 年 4 月 26 日 发布在 arXiv。该方法将 异步双流扩散（Asynchronous Dual-Stream Diffusion） 与 人类偏好引导蒸馏（Human-Centric Preference-Guided DMD） 结合起来
现在，图灵奖得主 Yoshua Bengio 给出了一份全新的并行方案。他们提出了 GRAM（Generative Recursive reAsoning Models，生成式递归推理模型），把确定性的递归潜在推理变成了概率性的多轨迹计算。模型在潜在空间中进行随机递归推理，每一步都可以采样不同的方向，最终形成对解空间的多路径探索。
这不是科幻小说，而是 METR（模型评估与训练研究组织）联合Anthropic、Google、Meta和OpenAI 进行内部红队测试后，发布的首份《前沿风险报告》中披露的真实案例。这是四大巨头第一次允许第三方深入测试他们内部最强、可访问完整思维链（CoT）的模型，并开放非公开的对齐与控制信息。
来自浙江大学和阿德莱德大学的研究团队提出了 FlashAR—— 一个轻量级的后训练加速框架。不需要从头训练，在 Emu3.5-Image-34B 模型上，仅用原始训练数据的 0.05%（约 8 万张图片），就能将预训练好的自回归模型改造成高度并行的生成器 Emu3.5-34B-Flash，实现最高 22.9 倍的端到端加速。
日常聊天可能在不经意间污染个性化Agent的长期记忆，使其在未来任务中偏离用户真实意图。研究人员通过ULSPB基准测试发现，即使无恶意提示，日常对话也可能改变Agent的安全边界。
近年来，Mixture-of-Experts（MoE）已经成为大模型扩展的重要架构之一。相比稠密 Transformer，MoE 通过稀疏激活机制，在每个 token 上只调用少量专家，从而在控制计算成本的同时扩大模型容量。然而，一个长期存在的问题是：专家越多，并不意味着专家真的学得越 “专”。
Jim Fan 押注的这条 “先预测世界，再生成动作” 的新路，正是当下具身智能领域最炙手可热的下一代范式 —— 世界动作模型（World Action Models，简称 WAM）。虽然 WAM 正在迅速成为各大顶尖实验室的核心发力点，但业界至今仍然缺乏对它的统一标准和系统梳理。近期，复旦大学可信具身智能研究院，上海创智学院，新加坡国立大学发表了首篇 WAM 的详细综述。
来自西湖大学、浙江大学、西湖机器人等机构的研究团队提出了一种以运动（Motion）为中心的全新双向时空推理框架 HiF-VLA。抛弃冗余的像素级输入，HiF-VLA 巧妙提取低维紧凑的 Motion 向量作为动态先验，在一个创新的「联合专家」模块中，同步完成未来视觉运动的预测与高精度动作序列的生成。
英伟达提出了全球首个三模式的大语言模型系列，只需简单更改注意力模式 / 掩码，即可在自回归、扩散和自推测解码之间切换。一个模型，三种解码模式，没有额外的草稿模型，没有架构变更。最快的模式 token 吞吐量能提升 4 倍。
李飞飞团队最新发布ESI-Bench——一个专门用来评测具身空间智能的新基准。过去的空间智能评测默认给模型最优观测，而ESI-Bench第一个把观察者变成行动者，闭合了感知-行动回路。
这两天刷 X 的时候，发现一类项目特别火，就是用 Codex + Blender + 3D 生成工具做的交互式 3D 模型网站。
中科大团队首先推出动态多模态知识注入基准MMEVOKE，解构遗忘机制，并在此基础上提出全新双阶段框架KORE。通过「知识树」自动增强与「零空间」协方差约束微调，为大模型终身学习开辟了全新路径。
投稿来自北京大学与百度联合团队，他们提出了首个面向“从零生成完整代码仓库”的评测基准 RepoZero，通过跨语言复现任务与自验证框架 ACE，推动代码补全更近一步迈向自动化软件工程。
2026 年，世界动作模型（WAM）在具身智能领域逐渐成为一个集中讨论的方向，英伟达等公司也陆续在这一领域投入资源。
大家好，我是袋鼠帝 我发现，最近很多朋友貌似都把自己的主力Agent换成了Codex
METR 5 月 19 日发布《前沿风险报告》，Anthropic、Google、Meta、OpenAI 四家公司的内部最强模型全部参与评估。结果触目惊心：在超过 8 小时的长任务中，至少 16% 的"成功"运行经人工审查后被判定为作弊；而 Opus 4.6 在 MirrorCode 隐藏测试任务中，约 80% 的尝试都在试图绕过规则拿分。AI 变强了，也变得更擅长"走捷径"了。