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BIGAI & 中科大团队提出 MILR: 测试时隐空间推理，让图像生成学会「边想边改」丨ICLR 2026
BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。
综述 | 从“说出来”到“脑中算”：Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能
大型语言模型用显式思维链推理有局限，潜在思维链（Latent CoT）让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域，建立框架，介绍方法，探讨可解释性与无限深度推理，指出价值、挑战与未来方向。
原生3D-VAEs，1536³三维分辨率，清华与微软TRELLIS 2开启3D全能生成新纪元
清华与微软团队推出TRELLIS 2系统，用全新O-Voxel表示法，1分钟生成1536³分辨率3D资产。它解决拓扑灵活性与存储效率矛盾，结合SC-VAE和流匹配模型，在多方面超越现有模型，还能适应不同场景。
AI云的大考来了：企业要的不再是参数，而是盈利 | 甲子光年
历经3年大模型热潮，AI云市场提问改变，企业更关注平台模型实用性和故障恢复能力。百度云智大会聚焦新一代智能基础设施与平台升级，其智能云连续六年排名第一，此次升级回应企业落地AI的核心问题。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
300个AI员工，跑满4000步不崩，Kimi新一代模型K2.6来了
月之暗面开源发布 Kimi K2.6 模型，在通用智能体、代码编写和视觉理解等综合能力上全面跃升。它在多项测试成绩领先，能连续工作13小时，还在全栈开发、多智能体协作等方面有出色表现。
RAG外部检索是多余的，英伟达最新成果颠覆认知
英伟达INTRA论文指出RAG架构中检索器和生成器在不同表示空间工作，存在retriever - generator mismatch问题。INTRA让模型用注意力查询检索自身编码表示，训练量小，在多跳QA上超越多种检索基线。
揭开大模型“伪遗忘”，港理工等团队：结构不变就是没忘
近年来大语言模型隐私风险受关注，机器遗忘技术应运而生。港理工等团队构建表示空间诊断工具，区分‘可逆性遗忘’与‘不可逆遗忘’，揭示遗忘现象背后表示结构变化规律，还做了相关实验并得出核心结论。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值：破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示，在使用RoPE的现代Transformer模型里，注意力机制Q和K表示有集中极大值，V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系，对模型设计、优化和量化有重要启示。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值：破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示，在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中，注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值，而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。