在中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的新论文中，提出了SpaceServe的突破性架构，首次将LLM推理中的P/D分离扩展至多模态场景，通过EPD三阶解耦与「空分复用」，系统性地解决了MLLM推理中的行头阻塞难题。
扩散模型本该只是复制机器，却一次次画出「六指人像」甚至是陌生场景。最新研究发现，AI的「创造力」其实是架构里的副作用。有学者大胆推测人类的灵感或许也是如此。当灵感成了固定公式，人类和AI的差别还有多少？
近年来，NeRF、SDF 与 3D Gaussian Splatting 等方法大放异彩，让 AI 能从图像中恢复出三维世界。但随着相关技术路线的发展与完善，瓶颈问题也随之浮现：
AI自己讲明白论文，还能生成更美观的幻灯片。加州大学圣塔芭芭拉（UCSB）与圣克鲁兹（UCSC）的研究者提出EvoPresent，一个能够自我进化的学术演讲智能体框架，让AI不仅能“讲清楚论文”，还能“讲得好看”。
近期，我们独家观察到，国内两家科技巨头——阿里巴巴和字节跳动——旗下的AI助手通义千问（Qwen）和豆包（Doubao），同时开始内测“记忆功能”。此举被广泛视为对标行业领头羊OpenAI的ChatGPT，标志着国产AI助手正从“即时问答工具”向“长期私人助理”的角色加速演进。
这是《窄播Weekly》的第68期，本期我们关注的商业动态是：OpenAI在今年的DevDay上更清晰地向我们展示了如何构建一个AI时代的超级系统。就像OpenAI的CEO山姆·奥特曼在一档播客节目中所说，ChatGPT上线之后经历了两个关键的「惊喜」时刻，
工业AI生成式设计软件与方案供应商「设序科技」近日完成数千万元Pre B轮融资，投资方为涌铧投资和广发信德，星涵资本担任长期财务顾问。过去一年，公司已连续完成三轮融资，累计金额超亿元。融资资金将用于研发投入和市场推广，包括海外市场推广。
3D 生成正从纯虚拟走向物理真实，现有的 3D 生成方法主要侧重于几何结构与纹理信息，而忽略了基于物理属性的建模。
最近看到一个有趣的现象：很多人对AI生成的内容有一种本能的抗拒，觉得AI正在"污染"互联网，到处都是没有灵魂的机器文字。
构建能够在新环境中、无需任何针对性训练就能执行多样化任务的通用机器人，是机器人学领域一个长期追逐的圣杯。近年来，随着大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的飞速发展，许多研究者将希望寄托于视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型，期望它们能复刻 LLM 和 VLM 在泛化性上取得的辉煌。
