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VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
Pulsar特性在AI场景中的使用
随着AI发展，架构从单体到分布式演进，消息中间件成关键。Pulsar以存算分离等特性价值凸显，在多模态训练、模型训练、智能体等AI场景有独特优势，如处理超大消息、实现断点续训等。
这一年做 Agent 的公司，Coding 赚了钱，客服融了钱，你呢？
全球数据研究机构 CB Insights《AI Agent Bible》报告梳理 Agent 行业概况。指出未来趋势，如语音成主流交互等；分析发展受限问题、有潜力机会；还介绍不同类型 Agent 商业情况及应对推理成本策略等。
强化学习的两个「大坑」，终于被两篇ICLR论文给解决了
现有强化学习算法基于理想化交互模式，难应对真实环境。Mila 实验室两篇 ICLR 2025 论文提出实时强化学习框架，分别解决推理延迟和动作缺失问题，还可结合使用，对关键领域意义重大。
直击CVPR现场：中国玩家展商面前人从众，腾讯40+篇接收论文亮眼
CVPR 2025落下帷幕，中国企业参与规模创纪录，腾讯40+篇接收论文亮眼。多模态、3D生成是热门方向，高斯泼溅技术成亮点。企业探讨主题拓展至产业应用，腾讯投入大，借顶会展示实力、吸引人才。
模型声称会“脑补”，结果被论文打脸了？潜在空间想象竟是“摆设”！
多模态大模型中“潜在视觉推理”概念很火，研究者让模型在潜在空间“想象”。但清华和北交学者论文指出，潜在 Token 不关心输入、不影响输出、没信息量。作者提出 CapImagine 方案，效果远超潜在空间方法。
分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛，中国模型主力选手们的 2026 预测
AGI-Next 2026活动聚集众多国内大模型核心人物，「海外独角兽」总结出40条重要判断。涉及模型分化、新范式（自主学习、原生多模态）、Agent、全球AI竞赛等方面内容，对AI未来发展趋势做出探讨。
告别「手搓Prompt」，前美团高管创业，要让物理世界直接成为AI提示词
在2025年AI硬件赛道火热背景下，Looki创始人孙洋团队打造Looki L1可穿戴设备，将自动驾驶逻辑用于生活场景，转化视听信号为模型上下文，构建用户专属数据飞轮，让AI实现主动共鸣。
基于文本AI的终结？Agent协作可直接「复制思维」，Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代，多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS，将协作从 token 空间转移到潜在空间，实验显示其性能、效率大幅提升。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。