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研究者开始尝试让 MoA 变稀疏。例如，一些方法如 Sparse MoA 会先让模型池中的所有模型生成回答，再通过额外的评审模型进行打分和筛选，只保留一部分模型进入后续协作。这样虽然减少了后续融合的负担，但本质上仍然绕不开一个问题：为了决定该选谁，系统还是得先让所有模型都推理一遍。
EverMind 想做点不一样的。这家由盛大集团孵化的公司，定位是为所有AI Agent提供一个通用的"记忆层"（Memory Layer）。它的核心产品EverOS是一套开源的长期记忆系统，开发者可以把它接入自己的Agent，让AI不仅能记住用户的历史对话和偏好，还能像人一样对记忆进行整理、更新，甚至从过去的经验中学习和进化。
刚看到这个 Demo 的时候着实有些想笑，很久没有见过吐词如此之慢的大模型了。观感上就像「闪电」老师。尽管只有每秒 0.6 个 tokens 的输出速率，这依旧是一个令人不可思议的工作。因为这是一个跑在 iPhone 17 Pro 上的 400B 大模型！
过去十年，压缩在 CV 学术圈一直是个边缘方向——做生成、做大模型才是显学。但 SparcAI 的两位95后创始人各自做了多年压缩，然后在同一间 NTU 实验室相遇，两年后发布了 Sparc3D。模型 demo 上线当日冲上 HuggingFace Trending 榜首，论文被 NeurIPS 2025 录用。如今他们创办了 SparcAI，目标是一家世界模型公司。
英伟达于昨日正式推出全新多模态推理模型Nemotron 3 Nano Omni，将文本、视觉、语音三大模态能力深度融合至单一模型体系，目前可免费使用。
2026 年 3 月 24 日早上，我坐在 YC W26 batch Demo Day 的观众席里，听到第五家公司上台路演的时候，决定不再做笔记了。 不是不重要，而是我意识到，自己记下来的这些东西，可能下个月就过时了。
4 月 18 日，Elastic 中国 AI 搜索技术大会在北京召开。以下内容整理自 Elastic 全球副总裁肖涵，原 Jina AI 创始人兼 CEO 在会上的演讲。肖涵讲述了 AI 搜索的发展历程以及为什么说在 2026 年做 AI 搜索基本就是在做智能体记忆 (Agent Memory)。
1天前，2026年4月，Primepoint完成了$10M种子轮融资。对一家成立仅两年、团队不足10人的公司而言，这个数字不算小。更值得关注的是投资人结构：深度学习先驱Yann LeCun亲自下注，多家专注建筑科技的头部VC联合跟投。
如今的大多数智能体，仍然活在一种「失忆式工作」模式中：每一次检索都是从零开始，每一条推理路径都无法沉淀，每一次失败也不会转化为经验。它们虽能多轮交互，但很难在深度研究中持续变强。
随着新一代主动执行型 Agent（如 OpenClaw、Hermes Agent 等）的爆发，AI 正经历从「被动工具」向「具备自我演化（Self-Evolving）能力的智能体」的范式跃迁。然而，受限于上下文窗口极限与记忆缺失，现有 Agent 难以在复杂任务中实现经验的复用与自我进化。