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真·开外挂！MIT新研究：架构0改动，让大模型解锁千万级上下文

MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。

空间推理是多模态大语言模型（MLLMs）应用关键挑战，当前‘语言描述式调优’让模型成‘视觉文盲’。多校联合提出MILO范式，结合视觉生成反馈与语言调优，还构建GeoGen数据集，经五大任务验证其有效。

作者实测蚂蚁集团的AI应用「灵光」，它是面向普通人的零门槛全模态AI助手，能30秒生成可互动小应用。作者测试其三大功能，认为人类对它的开发不足1%，它或成探索世界的伙伴。

英伟达联合MIT、港大团队提出SANA - Video架构，其核心是创新的全局线性注意力Diffusion Transformer训练框架和全局显存恒定的KV缓存机制。它训练成本低、速度快、可部署，重新定义AI视频生成效率极限。

2025年大模型下沉到应用层，浏览器和编程工具被重新发明。阿里新发布的Agentic编程平台Qoder，增强对巨大代码工程理解能力和代码生成准确率，其上下文工程观是突破，新引入的Quest Mode很独特。

今天凌晨，马斯克更新Grok App，Grok Imagine向Grok Heavy用户推出，iOS App的Imagine功能升级。其生成的视频在𝕏上火爆，众多名人盛赞，它速度快，还将让原版Vine回归，对谷歌Veo 3形成挑战。

STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。

Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。

全球著名数据库云平台Snowflake发布调查报告，对9个国家超500人企业调查发现，已部署生成式AI企业平均ROI达41%，应用广泛但面临数据挑战，不同行业和区域表现有差异，多数企业计划增预算。

随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。