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大模型下半场，阶跃凭什么领跑多模态之战
国内大模型竞争分资源派、技术派、国家队三阵营，多模态成竞争分水岭。阶跃星辰成立两年发22款自研基座模型，16款为多模态。其坚持理解生成一体化路线，在多模态领域有优势，还布局多应用场景。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
华为盘古大模型:被芯片牵制的“千古”模型
华为盘古大模型团队员工自曝内幕，称其受芯片限制，早期算力有限、训练困难。还指出内部存在造假、套壳等问题，如135B V2套壳Qwen 1.5 110B，pangu pro moe 72B套壳qwen 2.5的14b等，导致人才流失。
整整21个月，豆包大模型正式进入2.0时代！
时隔21个月，豆包大模型2.0正式推出。它在多模态理解、企业级Agent、推理和代码能力上有提升，在多个基准测评中达业界最优。实测显示其在编程、数学问题处理上性能出色，性价比也具优势。
Google说，2026年AI Agent会有这五大趋势！
Google Cloud发布2026年Agent趋势报告，认为能改变业务的转折点是Agentic AI，总结了五大趋势，如人人都有Agent、流程自动化等，核心是让员工成Agent管理者和协调者。
PAS刊发西工大张伟伟教授智能流体力学重磅综述论文
西工大张伟伟教授团队受主编邀请，系统调研人工智能与流体力学交叉领域进展。通过科学计量学方法，展示发展脉络、现状与前沿方向，分析研究格局、梳理团队，为该领域提供全景图。
模型压缩与量化：让大模型走向轻量化落地
文章介绍模型压缩与量化技术，其能在保持性能时降低大模型计算和存储需求，实现边缘设备高效部署。还阐述基础知识、关键技术路径、应用场景，并探讨未来发展方向。
大模型评估排障指南 | 关于 LaTeX 公式解析
这是大模型评估排障指南系列第二篇，聚焦 LaTeX 公式解析。评估难点是解析和比较模型输出与标准答案，无标准方法。lm - evaluation 框架用 sympy 解析准确率约 0.94，还给出缓解问题办法。
拒绝计算“一视同仁”！Elastic Attention：让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高，现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention，引入轻量级Attention Router，具备动态路由等亮点，在主流模型测试中效果好。
NUS&复旦&清华：首个系统性大模型Latent Space综述
新加坡国立大学等多机构发布大模型潜在空间领域首个系统性全景综述，从“基础—演进—机制—能力—展望”拆解潜空间范式的底层逻辑、技术路径与未来前景，还对比了潜空间与显式空间差异。