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长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
让LLM扔块石头，它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》，推出BesiegeField平台，支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务，通过闭环训练提升模型能力，多个模型测试表现良好。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
CVPR 2026 | 还在为AI「鬼画符」发愁？TextPecker即插即用破解文字渲染难题
在生成式AI浪潮中，视觉文本渲染仍是未攻克的核心难题。华中科技大学白翔教授团队等提出TextPecker，是基于结构感知的即插即用型强化学习优化策略，可适配主流生成器，提升视觉文本渲染性能，已被CVPR 2026接收。
人类秒懂，AI崩溃：一个简单测试，就让GPT-5、Gemini等顶级模型集体“翻车”
来自多机构研究团队发现，OpenAI的GPT-5等顶级AI模型，面对‘看得见但读不懂’文字时表现极差。VYU团队实验显示，人类能轻松读懂的切分拼接文字，AI却全军覆没，原因是其靠模式匹配，不懂文字结构。
ICML 2026现场最全索引：从快手到大厂，中国企业集体出征
ICML 2026 于7月6 - 11日在韩国首尔召开，投稿量翻倍，录用率26.6%。中国企业全面出击，快手、阿里千问等入选多篇论文，现场活动丰富。中国机构研究呈现从发论文到做现场、单点到系统布局、聚焦效率等趋势。
Anthropic扒了Claude的数据，发现一个残酷真相：越拥抱AI的人，越先被AI干掉。
Anthropic研究报告显示，越拥抱AI的行业越先被AI替代，如程序员、客服等岗位渗透率约70%。虽目前未大规模失业，因理论与实际渗透有差距，但随着阻力被击破，失业率恐上升，年轻人入职率已受影响。
专访火思动力Kevin Ding：未来选择Agent，要看它过去三十天学会了什么｜甲子光年
本文是对火思动力创始人Kevin Ding的专访。他指出当下Agent会工作但不会成长，而如今市场需求、技术条件和数据供给成熟，可开展持续学习。他还阐述了后训练、产品应用、商业化等方面观点。
The Batch: 919 | 本地 AI 能否替代云端？
大语言模型预测输出需求推动数据中心扩建，研究人员探讨本地小型模型能否分担算力负荷。斯坦福与Together AI团队研究发现，本地系统单瓦特智能量与云端有差距但在缩小，若准确率相近可节省能耗。
这个情人节，AI深吻Math！国产RL系统多维突破300年亲吻数难题
2月14日情人节，上智院等联合研发的PackingStar强化学习系统，在多维度刷新亲吻数与广义亲吻数纪录，实现数学结构领域多维度、系统性突破。它将复杂几何问题转化为可训练游戏，成果获权威认可。