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在十九世纪的暹罗王国曾诞生过这样一对连体兄弟：他们分别拥有完整的四肢和独立的大脑，但他们六十余年的人生被腰部相连着的一段不到十厘米的组织带永远绑定在了一起。他们的连体曾带来无尽的束缚，直到他们离开暹罗，走上马戏团的舞台。十年间，两兄弟以近乎合二为一的默契巡演欧美，获得巨大成功。
谁能想到啊，在自回归模型（Autoregressive，AR）当道的现在，一个非主流架构的模型突然杀了回马枪——被长期视为学术玩具的扩散语言模型，直接在复杂编程任务中飙出了892 tokens/秒的速度！
就在这个被 Anthropic 和 OpenAI 视为衡量 Agent 真实工程能力全球权威基准 Terminal-Bench 2.0 榜单上，中国团队 Feeling AI 凭借 CodeBrain-1，搭载最新 GPT-5.3-Codex 底座模型，一举冲到 72.9%(70.3%) 并跻身全球排行榜第二，成为榜单前 10 中唯一的中国团队。
文本摘要作为自然语言处理（NLP）的核心任务，其质量评估通常需要兼顾一致性（Consistency）、连贯性（Coherence）、流畅性（Fluency）和相关性（Relevance）等多个维度。
目前，人形机器人已经能在现实中跳舞、奔跑、甚至完成后空翻。但接下来更关键的问题是：这些系统能否在部署之后持续地进行强化学习 —— 在真实世界的反馈中变得更稳定、更可靠，并在分布不断变化的新环境里持续适应与改进？
一直以来，神经网络的激活函数就像是 AI 引擎中的火花塞。从早期的 Sigmoid、Tanh，到后来统治业界的 ReLU，再到近年来的 GELU 和 Swish，每一次激活函数的演进都伴随着模型性能的提升。但长期以来，寻找最佳激活函数往往依赖于人类直觉或有限的搜索空间。
近年来，Vision-Language Models（视觉 — 语言模型）在多模态理解任务中取得了显著进展，并逐渐成为通用人工智能的重要技术路线。然而，这类模型在实际应用中往往面临推理开销大、效率受限的问题，研究者通常依赖 visual token pruning 等策略降低计算成本，其中 attention 机制被广泛视为衡量视觉信息重要性的关键依据。
扩散语言模型（Diffusion Language Models, DLLMs）因其多种潜在的特性而备受关注，如能加速的非自回归并行生成特性，能直接起草编辑的特性，能数据增强的特性。然而，其模型能力往往落后于同等规模的强力自回归（AR）模型。
近日，美团推出全新多模态统一大模型方案 STAR（STacked AutoRegressive Scheme for Unified Multimodal Learning），凭借创新的 "堆叠自回归架构 + 任务递进训练" 双核心设计，实现了 "理解能力不打折、生成能力达顶尖" 的双重突破。
找准PMF，比创意更重要