AI产业动态

随着2025年接近尾声，大模型技术正经历从单点提效工具向业务系统底层基础设施的深刻转型。在这一关键进程中，推理效率已成为决定大模型能否真正实现商业落地的核心变量。特别是对于超大规模混合专家（MoE）模型而言，推理环节面临的挑战已从单纯的计算能力扩展，演变为涉及计算、通信、访存、并行策略等多维度的系统性优化问题。华为近期发布的openPangu-Ultra-M…

在人工智能尤其是大模型驱动的智能体系统中，记忆机制一直是制约其长期任务执行与复杂推理能力的关键瓶颈。传统AI记忆系统普遍采用“压缩-摘要”模式，即将冗长的思维链、工具调用记录等历史轨迹压缩为简短的文本摘要以节省存储空间。这种做法的致命缺陷在于：信息保真度严重受损。如同将一本百科全书强行压缩成一张便利贴，当智能体后续需要回溯具体决策细节、工具参数或中间推理步骤…

随着人工智能技术的飞速发展，全球科技产业正迎来新一轮的变革浪潮。MEET2026智能未来大会作为年度重要科技盛会，不仅汇聚了顶尖学者与行业领袖，更成为洞察AI技术趋势与产业融合的关键窗口。本文将从大会主题、嘉宾阵容、技术议题等维度，深入分析当前AI领域的发展动态与未来走向。 大会以「共生无界，智启未来」为主题，深刻反映了AI技术正逐步打破传统边界，实现跨学科…

在大型语言模型（LLM）快速发展的当下，强化学习（RL）已成为推动模型能力跃迁的核心技术。然而，随着模型规模不断扩大和任务复杂度持续提升，传统RL训练系统在端到端迭代过程中暴露出的性能瓶颈日益凸显，尤其是在生成阶段（rollout phase），资源利用率低、长尾延迟严重等问题严重制约了训练效率的进一步提升。 针对这一行业痛点，月之暗面联合清华大学研究团队近…

在当今快速迭代的软件开发领域，程序员们普遍面临着一个棘手的挑战：理解和维护大型、复杂的代码库。无论是接手遗留系统、参与开源项目，还是协作企业级应用，开发者往往需要耗费数周甚至数月的时间来梳理代码结构、理解业务逻辑。传统方法依赖人工阅读、文档搜索和团队沟通，效率低下且容易出错。 近期，一款名为Qoder的国产AI编程工具横空出世，旨在彻底改变这一现状。Qode…

在视频理解领域，信息复杂度远超静态图像，传统Video-LLM常依赖下采样或Token聚合将视频信息压缩至语言模型，导致细节丢失与语义纠缠问题。为此，北京大学与加州大学圣地亚哥分校联合团队提出VideoOrion框架，通过将前景显著的时空动态编码为Object Tokens，并与Context Tokens并行输入大语言模型，构建出高效、可解释且具备指代能力…

在AI技术快速演进的浪潮中，浏览器作为互联网的核心入口，正经历从信息工具向智能助手的深刻转型。近日，夸克浏览器宣布全面升级为AI浏览器，深度集成阿里千问大模型，实现了操作系统级的全局AI唤起能力，标志着PC端生产力工具正式迈入智能伴随时代。这一变革不仅重塑了用户与浏览器的交互方式，更可能重新定义未来工作与学习的效率边界。 当前，PC场景仍是深度思考、复杂创作…

在元宇宙与数字人技术快速发展的今天，群体舞蹈生成已成为虚拟演唱会、数字人集体表演等场景的核心需求。然而，现有技术在多人生成、动作协调和长序列稳定性方面面临严峻挑战。近期，由南京理工大学、清华大学和南京大学联合研发的端到端模型TCDiff++，通过创新性的架构设计，成功突破了这些技术壁垒，为高质量、长时序的群体舞蹈自动生成提供了完整解决方案。 当前群体舞蹈生成…

在大模型训练领域，优化器的选择直接决定了模型能否高效、稳定地收敛。随着参数规模突破十亿甚至千亿级别，传统优化器在数值稳定性与训练效率之间的权衡变得日益尖锐。华为诺亚方舟实验室最新发布的ROOT（Robust Orthogonalized Optimizer）优化器，正是针对这一核心矛盾提出的系统性解决方案。 要深入理解ROOT的价值，必须首先回顾大模型优化器…

在当今数字时代，推荐系统已成为连接用户与内容的核心枢纽。传统推荐算法主要聚焦于“内容层”的理解——通过分析用户的点击、停留、互动等行为数据，推断其对特定视频、话题或商品的偏好。这种基于统计关联的方法虽然在一定程度上能够捕捉用户的兴趣点，但其本质仍停留在“知其然”的层面：系统知道用户喜欢什么内容，却难以理解“用户是谁”这一根本问题。快手消费策略算法团队敏锐地洞…