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融资 1200亿后 Kimi 再扔王牌，新架构爆改 Transformer 老配件，比 DeepSeek 同款还省钱
Kimi 发布新论文，提出“注意力残差”架构改进 Transformer 残差连接，解决“稀释问题”，让 AI 更聪明、更省钱，还推出“分块注意力残差”优化成本。与 DeepSeek 方案对比，Kimi 方案性价比更高。
ICLR 2026 Oral | 告别多步去噪！清华团队推出MVP，实现机器人动作单步极速生成
清华大学智能驾驶课题组 iDLab 与加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR联合发表研究，提出 MVP 策略。它引入瞬时速度约束解决均值流学习问题，设计复合生成与选择机制，在多任务测试中表现出色。
模型砍掉一大半，准确率反升15%！华科&阿里安全新研究实现ViT近乎无损的类特定压缩｜ICLR'26
华中科技大学联合阿里安全部提出Vulcan方法，一改传统压缩策略，通过“先训练再剪枝”实现ViT近乎无损的类特定压缩，为大模型服务小场景提供新路径，论文已被ICLR 2026接收。
李飞飞团队新作：简单调整生成顺序，大幅提升像素级图像生成质量
长期以来，AI生图面临潜空间模型细节损耗、像素空间模型结构混乱速度慢的矛盾。李飞飞团队最新论文提出Latent Forcing方法，通过重排生成轨迹，让像素扩散模型找回效率并刷新SOTA。
AAAI 2026 Oral | 告别注意力与热传导！北大清华提出WaveFormer，首创波动方程建模视觉
北大清华团队在AAAI 2026 Oral论文中提出WaveFormer，首创用波动方程建模视觉。它将特征传播写成欠阻尼波动方程，实现频率 - 时间解耦，在多任务验证中速度、效率与精度全面超越。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
不止于量化：最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化
随着LLM向1M上下文演进，KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述，用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法，还归纳关键观察、提出开放挑战，并整理了资源库。
AI教父Hinton首爆十年前拍卖：我早已内定谷歌必赢！
NeurIPS 2025访谈中，AI教父Hinton和Jeff Dean回顾AI发展。Hinton透露Scaling顿悟源于Ilya演讲，还谈及AlexNet、谷歌大脑诞生等。二人探讨Transformer、Gemini，也对AI未来发展方向发表看法。
最新最完整的Agent Memory综述！
《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》由多顶尖机构联合发布，对AI智能体记忆机制系统梳理。从形式、功能、动态维度厘清AI记忆本质，提出构建下一代强人工智能的蓝图。
清华姚班大神陈立杰，联手00后逆向破局！颠覆50年计算机难题
50年来，顶尖科学家死磕「旅行商问题」等计算机复杂性难题无果。清华姚班陈立杰等人在《Reverse Mathematics Below the Turing Jump》论文中，采用「逆向数学」方法，发现许多理论底层逻辑等价，颠覆千年思维范式。