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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。
前谷歌DeepMind研究员离职并发表长文指出AI行业当前最被低估的瓶颈。他认为，现有的基准测试和安全评估都隐含假设下一代模型只是当前模型的增强版，但如果模型跨入全新能力区间，整个评估基础设施将悄然崩溃。
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。
Google把科学研究的三个核心瓶颈：假设生成、计算发现、文献洞察拆解为三个可由AI深度辅助的模块，并同日发表两篇Nature论文，为假设生成和计算发现两大环节提供支撑。
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
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。
从Atari到AlphaGo，从AlphaStar到SIMA，DeepMind用游戏做AI研究已走过十余年，每换一个战场，研究问题就升一个量级。这一次的战场是EVE Online：一个跑了23年、从未重置的活宇宙。
Claude 100%编码Claude，这在圈内早已不是秘密。但Claude「自我造物」全过程，始终是Anthropic严防死守的核心机密。就在今天，Anthropic产品负责人Alex Albert在一场35分钟的访谈中，首次毫无保留地曝光了全细节！
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。