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领先于Transformer！新架构首个1200万上下文模型SubQ，成本仅Opus的5%

Subquadratic公司提出SubQ模型，核心是SSA亚二次稀疏注意力机制。该机制改变注意力计算分配，让模型真正读长文档。SubQ是首个有1200万token上下文窗口的前沿模型，成本低、速度快，有望革新大模型扩展路径。

上周 DeepSeek V4 发布，遗憾不是多模态。今天 MiniCPM-o 4.5 补上短板，凭 9B 参数实现端到端全双工全模态大模型，自 2026 年 2 月发布后 Hugging Face 下载量超 25 万。还推出多项成果，性能表现出色。

OpenClaw 之父 Peter Steinberger 在演讲中指出，该项目虽增长迅猛，却面临诸多安全问题，如大量漏洞警告、黑客攻击等。同时，他炮轰安全行业蹭流量，强调应正确看待风险。问答环节探讨了其未来、工作流等多方面问题。

RAG是大模型落地标配技术，但存在搜到文档却答错的痛点。德国萨尔大学等团队提出Disco - RAG框架，在‘搜’和‘答’间加入‘读懂’环节，已被ACL 2026主会录用，在多基准测试表现优异。

2026 奇点智能技术大会聚焦 AI 发展新趋势，探讨 Agent 对软件与互联网产业的重构。会上发布白皮书、评测榜单，成立开发者社区，多位专家分享见解，涉及 AI 研发、模型协同、大模型演进及科学多模态模型等内容。

文章介绍了A2A协议，它是多智能体系统的“协作总线”，能让不同智能体安全高效协作。阐述其核心使命、与MCP区别、核心概念、工作流实例，还描绘了“智能体社会”愿景，并给出基于官方文档的实现示例。

清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC。它能将技术文档转化为学习课堂，还能解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台，应用不断迭代，OpenMAIC功能强大，边界不止于课堂。

多模态大模型代码能力强，但基础视觉任务常失误。UniPat AI推出极简视觉智能体框架SWE-Vision，让模型用代码弥补视觉短板，在五个主流视觉基准测试达最优。该框架设计独特，开源代码和数据已发布。

当前多模态大模型在空间理解任务表现弱，缺乏对几何信息提取能力。清华联合美团推出3DThinker，无需3D标注和外部工具，让模型内蕴‘想象’三维场景，在多基准上提升效果，且具备一定可解释性。

北京大学陈宝权教授团队提出 FieryGS 框架，被 AI 顶会 ICLR 2026 接收。它将多模态大模型、燃烧物理仿真与 3D 高斯溅射融合，首次在 3D 重建中实现物理可信、语义感知且可控的火焰合成，推动数字孪生发展。