在信息爆炸的时代，推荐系统已成为我们获取资讯、商品和服务的核心入口。无论是电商平台的 “猜你喜欢”，还是内容应用的信息流，背后都离不开推荐算法的默默耕耘
普林斯顿大学和Meta联合推出的新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，将视频生成从像素数的平方复杂度压到线性复杂度，使单张GPU就能在分钟级长度下生成高质量视频，大幅提高了模型的可扩展性和生成效率。
为此，香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队出手，提出了一种面向同声传译的序贯策略优化框架 (Sequential Policy Optimization for Simultaneous Machine Translation, SeqPO-SiMT)。
随着大模型应用场景的不断拓展，其在处理长期对话时逐渐暴露出的记忆局限性日益凸显，主要表现为固定长度上下文窗口导致的“健忘”问题。
还在靠“开盲盒”选择大模型？ 来自弗吉尼亚理工大学的研究人员推出了个选型框架LensLLM
当 AI 放下海德格尔的锤子时，意味着机器人已经能够熟练使用工具，工具会“隐退”成为本体的延伸，而不再是需要刻意思考的对象。
在苹果AI中国版一片静默之际，阿里出牌了。
让网页智能体自演进突破性能天花板！
在金融科技智能化转型进程中，大语言模型以及多模态大模型（LVLM）正成为核心技术驱动力。尽管 LVLM 展现出卓越的跨模态认知能力
自Agent火了以后，有关"记忆"的框架如雨后春笋般涌现，但绝大多数仍是为"单兵作战"设计，难以适应需要复杂协作、信息交互量暴增10倍的多智能体系统（MAS）
