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只看图片就能学会压缩Token！浙大&阿里新框架多轮VQA压缩率90%，精度不掉｜CVPR 2026
多轮视觉问答成LVLM推理效率“照妖镜”，现有压缩方法在多轮场景翻车。浙大宋明黎教授团队与阿里联合提出MetaCompress框架，可根据图像生成最优压缩映射，实验验证其效果优，能平衡压缩率与精度。
宇宙尺度压缩：Scaling Law的边界，柏拉图表征收敛于物质和信息交汇，解决P与NP问题，Simulation假说……
超对称公司在BigBang - Proton实现跨尺度跨结构科学多任务学习，提出宇宙尺度压缩构想。文章论证其科学基础、工程可行性与意义，探讨Scaling Law边界，还给出宇宙尺度压缩计划和相关假设。
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。
在向量数据库公司工作两年后，我学到的37个检索真相
Leonie在向量数据库公司工作两年后，分享37条信息检索经验，涵盖从BM25到RAG等多方面，涉及向量数据库、嵌入模型和向量搜索细节，勾勒技术演进图景，强调选合适工具找信息。
Headroom：Netflix 工程师开源的上下文压缩工具，省 token 还是烧 token？
Netflix工程师Tejas Chopra开源Headroom，定位为AI Agent的上下文压缩层，压缩工具输出等内容，有可逆压缩等特性。官方数据显示节省token效果好，但微软工程师实测结果中性偏负面。
Google 发了个压缩算法，内存砍 6 倍，速度快 8 倍，精度零损失
Google Research发布TurboQuant压缩算法，将在下月ICLR 2026正式发表。该算法把大模型的KV Cache压缩到3 bit，内存降6倍、速度快8倍且精度零损失，解决了传统算法的压缩开销问题。
从多模态大模型中「拆」出音频向量模型
Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2，推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验，介绍架构、训练数据，对比四种做法，还提及评测、应用场景及结论。
Zvec: 开箱即用、高性能的嵌入式向量数据库
Zvec是轻量级嵌入式向量数据库，为终端侧设计，有开箱即用等四大优势。它基于Apache 2.0协议开源，能满足向量检索在多场景需求，相比现有方案功能更全、资源管控强、性能出色，后续还将持续迭代。
DeepMind爆火论文：向量嵌入模型存在数学上限，Scaling laws放缓实锤？
DeepMind一篇关于向量嵌入局限性的论文在AlphaXiv爆火。其证明向量嵌入有数学上限，Scaling laws或放缓。研究构建LIMIT数据集，测试发现即便是先进嵌入模型也难解决简单任务，揭示了RAG系统约束，让人反思Scaling Laws边界。
新版 Android 插件登场，应用能瘦身 50%，Google 把代码优化和资源压缩合二为一
Google在新版Android Gradle Plugin引入资源压缩优化方案，合并代码优化与资源压缩。新方案让应用体积最高缩减50%，开发者有四种优化方式可选，AGP 8.12.0已提供该流程，AGP 9将默认开启。