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第一章：AI 技术前沿全景
文章聚焦AI Agent技术前沿，阐述大语言模型三次能力跃迁，从涌现能力到对齐指令遵循，再到推理与行动。还提及Scaling Law变化，推理时计算扩展更划算，介绍代表性推理方案及多模态融合，指出Agent打破传统对话AI局限。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
CVPR 2026 | 从视觉Token内在变化量出发，实现VLM无损加速1.87倍
随着高分辨率图像与长视频处理需求增长，大型视觉语言模型推理效率成瓶颈。V²Drop从视觉Token内在变化量出发，采用多阶段渐进式剪枝策略，实现无损加速，在图像和视频理解场景表现卓越。
与Gemini Diffusion共振！首个扩散式「发散思维链」来了
西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」，这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同，能非线性生成，已应用于两种模型，增强后的模型在相关任务上超越现有模型。
WAIC现场最“聪明”展台！AI眼睛耳朵能力全打开了
WAIC现场，声网展台被观众挤爆，其新奇“AI玩具”都能与玩家流畅对话。声网对话式AI引擎全新升级，新增选择性注意力锁定、视觉理解能力，能与主流数字人方案集成，还可接入大模型，价格低。它已在多领域落地。
靠AI把股价干涨735%，这家公司开始成批裁掉可替代岗，全员招聘须CEO点头
AppLovin联合创始人兼CEO Adam Foroughi分享公司发展历程。他曾借钱60亿美元回购股票获600亿美元回报，押注AI使股价涨735%。公司经历人员结构调整，清退老高管和可被LLM自动化岗位，招聘须他亲批，超80%代码由大语言模型生成。
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
对话智源王仲远：具身智能“小组赛”才刚刚开打，机器人需要“安卓”而非 iOS
智源研究院院长王仲远在对话中指出大语言模型发展遇瓶颈，AI 需走向物理世界。智源推出“悟界”系列，试图打破具身智能“循环悖论”，做具身智能的“安卓”，还提出大小脑协同策略，认为具身智能“小组赛”未结束。
谷歌迎来“DeepSeek时刻”！TurboQuant引爆AI圈、全球开发者疯狂复现：6倍无损压缩，内存股集体暴跌
谷歌研究院发布 TurboQuant 压缩算法，能在提升速度、保持准确性的同时，降低大语言模型内存占用，可将键值缓存压缩至少 6 倍，速度最高提升 8 倍。该技术无需额外训练，精度零损失。目前虽未大规模部署，但已引发内存股下跌。
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤：推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。