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谷歌TurboQuant会绕过“内存墙”？这个判断有点过了｜甲子光年
谷歌发布的TurboQuant论文引发市场震动，其算法可将大语言模型推理的KV缓存大幅压缩并加速。但将其视为绕过‘内存墙’判断过度，它提升单位字节信息密度，改变边际需求曲线，代表范式转移。
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。
360 如何用 AutoMQ 解决千亿级 Kafka 冷读难题
360 集团作为互联网安全公司，业务数据规模膨胀，Kafka 集群运维难题凸显。AutoMQ 存算分离等特性适配 360 需求，360 验证其性能后用于日志检索平台，解决冷读难题，未来将推广到更多业务线。
千问模型预览版杀到全球第6，马斯克称中国将赢得地球上的AI竞赛！
LMArena更新榜单，阿里千问新旗舰预览版获1464分，全球排第六、中国第一。阿里在全球大模型实验室排第五，全球前十中有五家中国公司。千问3.5预览版表现出色，正式版值得期待。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR：用“粗思考，细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR，引入‘粗思考，细求证’范式与有界自适应置信度解码，打破速度与精度零和博弈，在多基准测试表现出色。
14B规模竟也能单卡实时生成视频？多亏这个强大的开源底座
春节期间 Seedance 2.0 爆火，字节跳动等开源视频模型 Helios 家族，参数量 14B，单卡生成速度达 19.5 FPS。它与 UniWorld-OSP2.0 技术栈同源，后者是超百亿级视频生成大模型，有诸多技术突破。
OpenClaw 深度解析：一只龙虾凭什么震撼全世界
万字长文深度解析OpenClaw，阐述其核心原理、创新亮点以及对AI行业的深远影响。解读为何大厂难以打造类似产品，剖析简单任务实现困难的根源，还探讨了其设计机制、应用场景、潜在问题及应对策略。
这届MWC真成了中国AI主场，小米直接把AI从对话框里拽出来接管物理世界了
全球AI竞争从技术探索进入应用兑现期，中国凭场景、数据和硬件生态领跑。小米在MWC展示人车家全生态，用顶尖AI能力和10亿级生态让AI走出屏幕，实现空间智能，率先占位全球竞争。
阿里Qwen3.5小模型发布：0.8B参数就能处理视频，边缘AI时代真的来了
阿里通义千问发布Qwen3.5系列四款小模型，采用Gated DeltaNet混合注意力机制。有原生多模态设计，解决“内存墙”问题。在多基准测试中表现出色，开发者反响好，但也存在幻觉级联、调试局限等问题。
比肩OpenAI Simple Codex，中国团队闯入Terminal-Bench全球第二！
Anthropic和OpenAI推出新模型后，基础大模型较量进入实战比拼。中国团队Feeling AI的CodeBrain - 1在Terminal - Bench 2.0榜单排全球第二，它聚焦代码编写运行，还能动态调整计划策略，展现出高含金量。