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刚刚，杭州大模型公司西湖心辰宣布，公司近日完成数亿元人民币B+轮融资。该公司创始人蓝振忠，是卡耐基梅隆大学AI博士、自然语言处理预训练语言模型“ALBERT”第一作者，曾任谷歌人工智能研究院科学家，研究成果已被应用于Google News、Google Assistant 等数亿级用户产品中。他于2020年6月受聘于西湖大学，创办深度学习实验室并担任博士生导师。
Agent的能力越来越强，但使用体验仍有一个尴尬之处： 每换一个Agent甚至换一个session，就像换了一个完全不了解你的新员工。
沉寂两年之后，OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever 创办的初创公司 Safe Superintelligence，终于传出了一个足够重磅的新消息。
刚刚，OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever的创企Safe Superintelligence（SSI）宣布和英伟达建立长期战略合作伙伴关系。英伟达将大量投资SSI，使其算力规模未来12个月内增长10倍。
过去三年，3D Gaussian Splatting（3DGS）几乎成为实时3D场景重建与新视角合成的“默认答案”。
针对这一挑战，腾讯内容服务部 BAC 提出了一个名为 ProLaViT（Progressive Latent Visual Thought） 的全新框架。它的核心思想是：别急着下结论，先在连续隐空间里像人一样「步步推导」。 即让模型遵循 「定位 → 聚焦 → 分离」（Locate → Focus → Isolate） 的因果链，逐步收紧视觉注意力，最终精准锁定目标。
扩散语言模型（DLM）正逐渐成为自回归（Autoregressive, AR）语言模型之外一种新兴的建模范式。
现在的 AI Agent 动辄需要处理超长上下文，既要看系统提示词、工具说明，又要翻阅历史对话和检索文档。为了省钱、省算力并降低延迟，很多开发者会给系统加上 “提示词压缩”（Prompt Compression）模块，把冗长的上下文浓缩后再喂给大模型。
来自上海交大、马来亚大学、CMU、MBZUAI、KIT和KAUST的团队提出VisNec（Visual Necessity Score，视觉必要性分数），用一个分数衡量每条训练样本里“图像到底起了多大作用”，被ECCV 2026收录。
最近，一个来自清华大学与中山大学的团队（Rath Team）把他们的解法开源了，叫OpenRath：这是一个像PyTorch的多智能体、多会话运行时。它的主张是：别再围着Agent转了。真正该被当成一等公民的，是Session。