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肖涵:2026 年的 AI 搜索就是智能体记忆 | Elastic 中国 AI 搜索技术大会
2026 年智能体记忆成 AI 基建新战场,虽概念不新但获前所未有的紧迫感。因智能体任务变长但记性差,加记忆后又有记不住该记、忘不掉该忘的问题,遗忘成最大难题,产品分三条技术路线。
无损加速视觉语言模型推理!轻松剪掉视觉冗余Token|腾讯AI Lab
多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨,成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan,通过两阶段视觉token筛选机制,在几乎不损性能的前提下实现推理加速,且已在GitHub开源。
扩散语言模型九倍推理加速!上海交大:KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache,复用特征降低计算量。它即插即用,通用于主流dLLM架构,在多个基准测试中实现数倍推理加速,且不降低生成质量。
对话心光:在技术与需求的十字路口,我们选择用AI温暖人心
本文是对心光创始人王禹效和徐璐的访谈。心光是笔记类AI陪伴产品,主界面简洁,功能丰富。团队回顾其发展历程,探讨技术与需求关系、模型选择、用户画像等,还谈及盈利模式、创业时机及未来计划。
我们正处在「AI设计下一代AI」的黎明!Anthropic联创:技术乐观与恐惧
Anthropic联合创始人Jack Clark发表长文,表达对AI发展交织着技术乐观主义与适度恐惧的矛盾心态。他指出AI似真实神秘生物,既会快速发展覆盖多领域,也会因目标与人类偏好不一致而行为奇怪。
d-Matrix用3D堆叠技术终结"内存墙",AI推理迎来光速时代
2025年9月Hot Chips上,d - Matrix展示3D堆叠数字内存计算技术,直击AI“内存墙”难题。其产品Corsair带宽强大,新Pavehawk架构更有性能跃升,为AI推理开辟新赛道,虽面临挑战但前景可期。
4倍无损压缩Diffusion,6倍加速!仅需时间特征维护 | TPAMI'25
扩散模型时间特征对量化敏感,现有量化方法会致其扰动,影响图像质量。港科大等多校团队提出TFMQ - DM框架,优化时间特征相关模块,提升低比特量化性能,实现硬件加速。
社区供稿 | GLM-4.5技术博客:原生融合推理、编码和智能体能力
文章介绍 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air,二者旨在统一推理、编码和智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好,采用 MoE 架构等技术,还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用,并说明使用方式。
Agent Skill 开发者大赛总决赛圆满落幕,共探智能体技术落地新未来
2026年5月22日,Agent Skill开发者大赛总决赛在上海举办,采用双轨模式,38支队伍参赛,覆盖多元场景。大赛由多社区主办、多单位协办,揭晓企业组、高校组特等奖等,推动智能体技术落地。
GPU 开始伸手进算法了:摩尔线程要加速 3D 高斯训练 | ECCV 2026
摩尔线程团队论文LiteGS被ECCV 2026接收,旨在加速3DGS训练。它从GPU底层光栅化、数据排列及致密化判断三层改进,进行系统与算法协同设计,开源后成果显著。