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谁不想要一条会飞的鱼呢？他们造了个会捣蛋的机器人，拿下了最佳论文奖

庆应义塾大学徐铭阳和香港城市大学李彦衡发表论文Floating Companion，获ACM DIS 2026最佳论文奖。他们研究软体浮空机器人，探讨其与人的关系、交互可能，虽面临浮力 - 质量循环等挑战，但对其未来充满期待。

Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0，由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗，在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。

国产GPU玩家摩尔线程举办SGLang × MUSA Meetup，邀请众多开源圈开发者。活动探讨如何让国产GPU进入大模型推理主流开源工程链路，显示国产GPU竞争迈向生态坐标之争。

今年是AI应用大规模落地年，参数小的端侧模型有特定场景性能优势。5月11日面壁智能开源MiniCPM-V 4.6，参数仅约1B，多模态能力超阿里、谷歌同类模型，还在多维度提升，站稳端侧多模态开源领域。

上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式，构建AMAZE基准，分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱，扩散式模型更适合视觉规划，CoT效果不稳定等。

大语言模型处理长文本时，自回归生成受限于显存带宽。为减少KV缓存开销，业界尝试多种方法，但MLA有缺陷。宾夕法尼亚州立大学等研究人员提出MLRA，拆分KV缓存为四个并行分支，降低显存占用，实现4路张量并行，性能更优。

今天 GPT-5.4 发布，整合推理、编程及原生计算机使用能力。其原生电脑操作能力提升，与 OpenClaw 竞争。还带来工具搜索降成本、减少幻觉，编程能力增强但价格也升级。

2026年全国“两会”进行中，“政府工作报告”显示2025年科技创新成果丰硕，如集成电路产量增长10.9%。代表委员对半导体等建言聚焦质的飞跃，还给出芯片产业化、算力布局等“解题思路”。

华中科技大学联合阿里安全部提出Vulcan方法，一改传统压缩策略，通过“先训练再剪枝”实现ViT近乎无损的类特定压缩，为大模型服务小场景提供新路径，论文已被ICLR 2026接收。

大语言模型发展中，上下文长度成关键瓶颈，主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》，提出可切换注意力框架，为长上下文研究提供新思路。