融资34亿！谷歌前TPU员工创业新型芯片，卡帕西也投了
融资34亿！谷歌前TPU员工创业新型芯片，卡帕西也投了在他们看来，真正的胜负手不在于单点技能拉满，而在于能否在同一颗芯片里，把“训练级吞吐”和“推理级低延迟”同时做好——尤其是在长上下文、Agent循环这些更复杂的真实工作流中。
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7418 点击 2026-02-25 14:49
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在他们看来，真正的胜负手不在于单点技能拉满，而在于能否在同一颗芯片里，把“训练级吞吐”和“推理级低延迟”同时做好——尤其是在长上下文、Agent循环这些更复杂的真实工作流中。
SpeechLLM 是否具备像人类一样解释 “为什么” 做出情绪判断的能力？为此，研究团队提出了EmotionThinker—— 首个面向可解释情感推理（Explainable Emotion Reasoning）的强化学习框架，尝试将 SER 从 “分类任务” 提升为 “多模态证据驱动的推理任务”。
在2026当下的智能体（Agent）开发体系中，“为LLM加Skills”已经成为事实上的行业标准。您的Agent表现不好，是因为底层的LLM参数量不够，还是因为您喂给它的“Skills”写得一塌糊涂？无论是日常使用的各类CLI工具，还是最近的Openclaw，其底层能力的跃升很大程度上都依赖于这些特定领域的Agent Skills。
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为了支持多模型协同研究并加速这一未来愿景的实现，华盛顿大学 (University of Washington) 冯尚彬团队联合斯坦福大学、哈佛大学等研究人员提出 MoCo—— 一个针对多模型协同研究的 Python 框架。MoCo 支持 26 种在不同层级实现多模型交互的算法，研究者可以灵活自定义数据集、模型以及硬件配置，比较不同算法，优化自身算法，以此构建组合式人工智能系统。MoCo 为设计、
基于真实居民健康档案构建的MedLLM-EHR-EVAL-V2评测集显示，星火医疗大模型在智能健康分析、报告解读、运动饮食建议、辅助诊疗、智能用药审核等关键任务上，得分均显著超越国内外主流大模型。
UIUC开源的智能模型路由框架LLMRouter可以自动为大模型应用选择最优模型，提供16+路由策略，覆盖单轮选择、多轮协作、个性化偏好和Agent式流程，在性能、成本与延迟间灵活权衡。
扩散语言模型（dLLM），这个曾被认为是「小众赛道」的研究方向，如今终于迎来了质变。
2026 年刚拉开序幕，大模型（LLM）领域的研究者们似乎达成了一种默契。 当你翻开最近 arXiv 上最受关注的几篇论文，会发现一个高频出现的词汇：Self-Distillation。