刚刚，谷歌AI路线图曝光：竟要抛弃注意力机制？Transformer有致命缺陷！

谷歌未来AI路线图曝光，Gemini全模态是重点，模型向智能体转变，推理能力将扩展。谷歌还需突破现有注意力机制限制实现无限上下文。此外，文中盘点了OpenAI、DeepSeek等大厂AI年中表现。

CVPR 25 |全面提升视觉感知鲁棒性，生成模型快速赋能三维检测

香港中文大学（深圳）等单位学者提出 DriveGEN 无训练自动驾驶图像可控生成方法，无需额外训练生成模型，通过两阶段策略扩展训练数据，提升三维检测模型鲁棒性，代码已开源。

【明日开幕】山洋平个展《风铎》，观一场视觉风动｜三影堂厦门

比Transformer更强的架构来了？浙大新作Translution，一统卷积和自注意力

随着大模型发展遇瓶颈，浙大等校学者提出神经网络基础操作Translution，实现自注意力与卷积的融合统一，构建更普适神经计算机制。它性能超Self - attention，为新一代神经网络发展开辟新方向。

领先于Transformer！新架构首个1200万上下文模型SubQ，成本仅Opus的5%

Subquadratic公司提出SubQ模型，核心是SSA亚二次稀疏注意力机制。该机制改变注意力计算分配，让模型真正读长文档。SubQ是首个有1200万token上下文窗口的前沿模型，成本低、速度快，有望革新大模型扩展路径。

超越Claude Mythos和GPT-5.5！斯坦福Agent验证框架拿下SOTA，Transformer作者转发

斯坦福、伯克利与英伟达联手打造LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是通用验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。研究表明扩展验证阶段计算量，能提升Agent整体性能，在多基准测试中超越Claude Mythos和GPT - 5.5。

Transformer | 一文带你了解Embedding（从传统嵌入方法到大模型Embedding）

文章介绍Embedding基础知识，从传统统计方法到如今大模型用例演变过程。涵盖传统、静态、上下文及大模型Embedding技术，如TF - IDF、word2vec、BERT等，还剖析DS - Qwen1.5B的Embedding并以图展示。

Transformer开始构建三维世界：开源模型几张图片秒级生成可探索3D场景

影溯将最新研究成果做成免费3D捕捉工具Crystal空间相机，背后技术QuerySplat已开源。其模型Topos - Lite改变组织三维空间方式，少量图片就能秒级生成3D场景，还能扩展容量。影溯团队经验丰富，技术应用场景广。

西湖大学张驰团队：从视觉合成到空间理解，视频 AI 正在「转向」丨CVPR 2026

过去两年视频生成发展近成熟，但多数模型缺乏空间结构稳定建模能力。西湖大学AGI Lab团队提出论文，将问题落回推理阶段，让相机轨迹成约束条件，推进视频生成到三维结构约束建模。

何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效

麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。