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仅2G内存可跑，刚刚，谷歌开源Gemma 3n，端侧原生多模态！
谷歌全面发布Gemma 3n，将多模态AI功能带入边缘设备并在Hugging Face开源。它原生支持多模态输入输出，针对设备端优化，内存占用低，采用开创性架构，Gemma系列质量也不断突破。
视频生成1.3B碾压14B、图像生成直逼GPT-4o！港科&快手开源测试时扩展新范式
香港科技大学联合快手可灵团队推出 EvoSearch 方法，支持图像和视频生成。该方法无需训练和梯度更新，能提升模型生成质量，展现了 test - time scaling 补充 training - time scaling 的潜力，目前论文和代码已开源。
从 RLVR 到 RLSVR：开放式任务如何获得可核验奖励
COLM 2026 论文提出 RLSVR 及 SpyRL，把摘要等开放任务变成“谁是卧底”游戏，用投票生成可核验奖励，在多任务有提升，但也暴露代理目标与质量关系、成本等问题。
中山大学梁小丹团队论文：让视频生成从「看起来真实」到「物理上正确」丨CVPR 2026
中山大学梁小丹团队提出《ProPhy: Progressive Physical Alignment for Dynamic World Simulation》，通过分层建模和逐步对齐，引入视觉语言模型作监督，解决视频生成模型物理建模问题，提升物理正确性和视频质量。
92% 工程师都在用 AI 后，Uber 开始给 AI “限额”了
Uber的‘零增长技术栈’解耦容量与业务需求，优化Go运行时性能。还将生成式AI集成开发，92%工程师在用，但成本压力大。为此，Uber限额每位开发者，审查代码效果，完善评估指标。
80%代码由Claude合并，Anthropic内部人员点破Agent真相：「Close the Loop」
Anthropic团队研究产品经理Theo演讲指出，Claude已深入其工程流程，超80%代码由它合并。模型角色转变，能力提升，失败率下降。开发者应升级研发战术，如刷新评估基准、精简“脚手架”、闭环设计。
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。
翁荔最新博客：我们可能高估了模型，却严重低估了那层“脚手架”
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在新博客聚焦AI领域Harness Engineering。她认为Harness是决定模型在现实任务中走多稳、多远的‘脚手架’，并梳理其演进路线，也指出研究面临评估、安全等瓶颈。
Shopify 经验贴：如何搞出一个生产级别可用的 AI Agent 系统？
Shopify 以 AI 助手 Sidekick 为例，分享从简单工具调用系统演变为复杂 AI Agent 平台的经验，包括架构设计、评估方法和训练技术等方面，还给出构建生产级别可用的 AI Agent 系统的四条核心建议。
MemOS：一种用于 AI 应用的记忆操作系统
大型语言模型缺乏记忆管理系统，限制其发展。MemTensor与高校联合开源MemOS，它将记忆视为可管理资源，有三层架构，系统化三种记忆类型。评估显示其在推理、检索、加速等方面表现优异。