AI产业动态

在人工智能迈向通用智能（AGI）的漫长征程中，一个根本性的哲学问题日益凸显：在构建超级智能之前，我们首先需要什么？近期，由Yann LeCun、李飞飞和谢赛宁三位顶尖学者联合发表的论文《Cambrian-S：迈向视频中的空间超感知》为这个问题提供了极具启发性的答案。这篇论文不仅标志着多模态研究的重要转向，更可能重新定义AI感知能力的演进路径。 三位作者的组合…

11月3日 【开源】 美团发布 LongCat-Flash-Omni-FP8，这是一个拥有 5600 亿参数（激活 270 亿）的开源全模态模型，专精于实时音视频交互。该模型采用高性能捷径连接混合专家（MoE）架构，并整合了零计算专家、高效的多模态感知模块与语音重建模块。通过课程启发式渐进训练策略，它在保持强大单模态能力的同时，实现了全面的多模态理解与生成能…

近期，阿里巴巴ROLL团队（淘天未来生活实验室与阿里巴巴智能引擎团队）联合上海交通大学、香港科技大学推出的「3A」协同优化框架，标志着强化学习在大语言模型（RL4LLM）领域迈入高效、精细与可解释的新阶段。该框架并非孤立技术堆砌，而是通过Async架构（异步训练）、Asymmetric PPO（非对称PPO）与Attention机制（基于注意力的推理节奏）的…

随着人工智能技术的飞速发展，智能机器人产业正迎来前所未有的变革机遇。从工业自动化到服务型机器人，从人形机器人到特种应用，智能机器人正逐步渗透到社会经济的各个领域。然而，产业的蓬勃发展背后，仍面临着技术瓶颈、产业链协同不足、应用场景碎片化等多重挑战。如何构建健康、可持续的产业生态，成为当前智能机器人领域亟待解决的核心问题。 从技术层面来看，智能机器人的发展高度…

在人工智能技术快速演进的浪潮中，多模态大模型已成为推动产业进步的核心引擎。然而，随着模型参数规模呈指数级增长，全量微调（Full Fine-Tuning, FFT）所需的海量计算资源已成为制约技术民主化的重要瓶颈。参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）技术，特别是LoRA（Low-Rank Adaptati…

在人工智能领域，大语言模型（LLM）的上下文长度扩展与计算效率之间的矛盾日益凸显。NeurIPS 2025会议上，南京理工大学、中南大学、南京林业大学联合研究团队提出的VIST（Vision-centric Token Compression in LLM）框架，通过创新的视觉压缩机制，为大语言模型的长文本处理提供了突破性解决方案。这一技术路径与近期备受关注…

在人工智能技术快速发展的今天，实时语音转文字已成为众多应用场景的核心需求，从在线会议、远程教育到智能客服、媒体生产，高效准确的语音转写能力直接影响用户体验与业务效率。然而，长期以来这一领域面临两大技术困境：一是依赖云服务的方案存在数据隐私与传输延迟问题，尤其对金融、医疗、政务等敏感行业构成合规挑战；二是本地化方案如直接使用OpenAI的Whisper模型处理…

近期，HuggingFace发布了一份超过200页的技术博客，系统性地分享了训练先进大语言模型（LLM）的端到端经验。这份博客的核心价值在于直面LLM开发过程中的「混乱现实」，坦诚记录了哪些方法有效、哪些会失败，以及如何应对实际工程中遇到的陷阱。内容基于团队的实际项目经验，特别是他们近期使用384块H100 GPU训练3B参数模型SmolLM3的完整过程。 …

在当代科学研究中，计算模拟已成为探索物质世界不可或缺的工具。从药物分子设计到新型材料开发，科学家们越来越依赖计算机进行“虚拟实验”，以预测原子、分子层面的相互作用与性质。然而，模拟的精度直接决定了预测的可靠性——一个微小的计算误差可能导致催化剂被误判无效，或使材料性能预测完全偏离实际，这不仅浪费数年实验时间，更可能让巨额研发投资付诸东流。 传统高精度量子化学…

在人工智能领域，大型语言模型智能体（LLM Agent）正以前所未有的速度重塑技术格局。从自动化网页浏览、智能软件开发到复杂的具身控制系统，这些智能体展现出的自主能力令人瞩目。然而，在表面的繁荣之下，整个领域正面临深刻的系统性挑战。当前多数智能体系统在可靠规划、长期记忆维护、海量工具管理和多智能体协调等关键能力上仍显稚嫩，呈现出明显的“碎片化”发展态势和明显…