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团队盯住的是一个很实际的问题：Agent 明明保存了项目计划，预算更新后却仍按旧版本行动；看过环境截图，下一步又忽略了画面里已改变的状态。它究竟是没记下来、没及时更新，还是找到了证据却没用上？
稀疏注意力减少了主注意力的计算量，但负责筛选 token 的索引器仍可能成为长上下文推理的瓶颈。小红书 Dots 团队自研的 DoSA 利用分数上下界，在保持原始 Top-K 选择结果的前提下加速索引器，并在测试中提前过滤了约 97% 的候选。
看一段房间视频，视觉语言模型（VLM）能够认出桌子、椅子和柜子。但在它的内部，这些物体是按颜色、形状组织在一起，还是形成了一张包含邻接关系的空间地图？
「全球只有大约5,000人，真正见识过顶尖AI的能力。」这是Andrej Karpathy近日分享的一个观察。他说，只有站在漏斗顶端的那一小撮研究者，才能看到数千个AI Agent长时间协作、昼夜不停地做科研。
近日，腾讯混元官方账号（@TencentHunyuan）在 X 上发布了一项新研究：ExplorationBench，一个专门衡量 AI 系统如何「探索」的评测基准；随后，腾讯 AI 官方账号（@TencentAI_News）也发文进行了专题推介。
当我们谈论智能眼镜时，许多人的第一反应仍是：它能不能拍照、放歌、导航，或者它就像一个戴在头上的语音助手？
Agent在真实任务中出错，工程师的第一反应往往是给Harness“打补丁”：加一条防错提示词、接入一个新工具、挂一套Skills，或者增加历史摘要和执行检查。这套负责协调模型调用、工具执行与上下文管理的外层系统，就是Agent Harness。
近年来，Loop Transformer 逐渐从简单的模块复用走向更复杂的分层循环计算，探索如何通过共享参数持续更新模型状态。一个自然的问题是：当模型开始看图，这套机制还成立吗？
Claude，竟然排在最后？
随手拍一段街景，镜头在移动，行人在穿行，街道上的车也在开。如果要边拍边重建这个变化的三维场景，麻烦就来了：未来画面还没到，如何分清哪些变化来自相机移动，哪些来自物体运动？随着镜头不断向前，如何将前一分钟重建的街道与后一分钟看到的路口准确拼接，避免场景错位或动态物体留下重影？当视频源源不断地输入时，系统又如何避免重复计算，让重建始终跟得上拍摄速度？