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将注意力旋转 90 度！今天，Kimi 的「注意力残差」火了
Kimi团队发布技术报告Attention Residuals，用依赖输入的注意力机制取代标准深度递归，解决传统残差连接的信息稀释和隐藏状态爆炸问题。实验显示其有计算优势，下游任务表现佳。
零样本&少样本横扫12个工业医疗数据集：西门子×腾讯优图新研究精准定位缺陷，检测精度新SOTA丨AAAI 2026
西门子与腾讯优图联合团队提出AdaptCLIP通用视觉异常检测框架，不改动CLIP主干，引入轻量适配器。它兼容零样本/少样本推理，在12个数据集评估表现优，兼顾精度与部署需求。
谷歌月Tokens消耗量领跑全球了：1300000000000000（别数了是千万亿）
谷歌月处理Tokens用量达1.3千万亿，较一年前的9.7万亿大幅增长。横向对比，谷歌在该指标上远超微软等大厂。Tokens消耗量可衡量模型多方面能力，谷歌为行业树立新标杆。
强化学习也能预训练？效果可提升20倍，华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中，InFOM表现出色，在jaco任务上改进达20倍。
开源即屠榜！UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜，刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME，刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架，经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调，在多任务达SOTA，项目已开源。
重生之我在AI时代当老板：让一群Agent互相PUA
MiniMax推出新Agent Mavis，可组建团队完成任务。其Agent Team分工明确，能解决单Agent在长程任务中的痛点，还将开源。此外，TokenPlan和Agent Plan合并，性价比提升。
Attention真的可靠吗？上海大学联合南开大学揭示多模态模型中一个被忽视的重要偏置问题
上海大学曾丹团队联合南开揭示Vision - Language Models中普遍的attention偏置问题，提出无需重训的去偏方法，在多模型、策略及基准上验证有效性，为多模态模型部署提供新思路。
芯片初创公司的斩杀线
IC设计语境里，初创公司存在“斩杀线”，可分为生死线和温饱线。若公司在这些阶段出问题，创始人命运或受影响，对赌协议会形成个人“三条生死线”，创业团队需设防火墙。
教育行业首个AI Agent落地！斑马口语「超人类外教」诞生
教育行业首个AI Agent落地，斑马口语推出「超人类外教」。它有「人」味，能灵活交流、共情，背靠猿力大模型，有记忆能力，性价比高，推动优质口语教育，或重塑教育行业。
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。