第一篇论文来自字节SEED团队， 打了一些基础； 《Over-Tokenized Transformer》。 论文标题看上去在讨论“过度分词”。 而重点必然是在第二篇上—— DeepSeek公司的学术成果Engram。 《Conditional Memory via Scalable Lookup》 也就是Engram模块所出处的论文。
飞书、Google、Stripe、ElevenLabs、网易云音乐。 最近几个月，一群看起来毫不相关的公司不约而同做了同一件事：发布 CLI 工具。
「龙虾」（OpenClaw）的爆发，让一个趋势迅速达成共识——Agent 正在「杀死」软件，GUI 正在过时。而当下的电脑、手机等设备，并不是运行「龙虾」的最佳选项。
据知情人士透露，由前 OpenAI 和DeepMind 员工于去年创立的人工智能研究初创公司 Periodic Labs，正与投资者洽谈以约 70 亿美元的估值筹集至少数亿美元资金。
最近一段时间，AI 产品的演进路径逐渐收敛到一个方向：如何让个体更高效。从自动写代码的 Devin，到嵌入各类办公软件的 Copilot，这些工具不断刷新个人生产力的上限，让“一个人完成更多事”成为现实，但问题是个体效率提升，并不等于团队效率同步提升。
Soul AI 团队（Soul AI Lab) 发布了新的开源模型 SoulX-LiveAct，技术报告中具体提到，该工作能够在 2 张 H100/H200 条件下，达到 20 FPS 的实时流式推理能力，且支持输入图像、音频和指令驱动，即可生成表情生动、情绪可控、拥有丰富全身动作的实时数字人视频。
今天，机器之心获悉，腾讯 TEG 技术工程事业群组织架构发生了部分调整，AI Lab 被撤销，蒋杰不再担任 AI Lab 主任，但其他管理职责不变。此次调整过后，原 AI Lab 部分人员调整至混元团队向姚顺雨汇报。产学研合作中心保留。多模态部负责人向 TEG 总裁卢山汇报。
在机器人领域，扩散策略（Diffusion Policy）已经成为了标准模仿学习策略和 VLA 动作生成范式，但其「从随机噪声中迭代解噪」的机制带来了不容忽视的推理延迟。如果机器人不再从随机高斯噪声开始「盲猜」，是否可以基于「刚刚做了什么」来预测「下一步做什么」呢？
由 Datadog 前总裁阿米特·阿加瓦尔创立的 Standard Template Labs 已完成首轮 4900 万美元融资，旨在重塑大型企业内部信息技术服务的运作方式。
人的智能能力主要由推理能力和长期记忆能力构成。近年来，大模型的推理能力一直处于快速发展过程，但大模型的长期记忆能力一直受限于上下文长度，无法取得突破。在历史上，曾经有多种路线进行尝试，但都无法突破扩展性（Scalability）、精度（Precision）和效率（Efficiency）的不可能三角。
