随着高分辨率图像理解与长视频处理需求的爆发式增长，大型视觉语言模型（LVLMs）所需处理的视觉 Token 数量急剧膨胀，推理效率成为落地部署的核心瓶颈。Token 压缩是缩短序列、提升吞吐的直接手段，但现有方法普遍依赖注意力权重来判断 Token 重要性，这一路线暗藏两个致命缺陷：
投资界获悉，月之暗面Kimi正以投前估值180亿美元（约合人民币1200亿），进行新一轮10亿美元融资。大约一个月前，Kimi刚刚完成逾7亿美元融资，彼时估值100亿美元；而在去年底一轮5亿美元融资中，其估值还只是43亿美元。
黑暗启蒙运动在硅谷的标志性人物——彼得·蒂尔，将于这几天在罗马开展一系列绝密讲座，驳斥教皇观点，反对 AI 监管，这或许标志着 AI 竞争的终局较量已经拉开帷幕。各大巨头想要争夺的标的，已经超越了算力规模与爆款应用。他们真正在抢夺的，是对「未来秩序」的最终解释权。
谁能想到啊—— 宝可梦玩家一觉醒来发现自己成了AI训练的免费打工人？！
近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在迅速改变人工智能的能力边界。从图像理解到视频分析，从语音对话到复杂推理，大模型正在逐步具备类似人类的综合感知能力。但一个关键问题仍然没有得到充分回答：这些模型真的能够理解人类情绪吗？
在当前的 LLM 开发中，后训练阶段通常被视为赋予模型特定能力的关键环节。传统的观点认为，模型必须通过强化学习（如 PPO、GRPO 或 RLHF）和进化策略（ES）等算法，在反复的迭代和梯度优化过程中调整权重，才能在特定任务上达到理想的性能。
「套壳伟大🍒」 这波AI创业浪潮里，Cherry Studio和他的创始人Yinsen绝对算是异类。 Cherry Studio发源于开源社区，和大部分吹的天花乱坠但实际是套壳的应用不同，Cherry
一支来自清华、哈佛的团队坐不住了。他们觉得：AI越强，理应越可控，而不是越难伺候。他们搞出了全球首个可操控AI平台MorphMind，直接把AI从一个黑箱对话框，改造成了一套可以被人随时干预的工作系统。比起简单快速拿到一个答案，在这里你直接稳拿顶级霸总剧本，运筹帷幄，操盘整支AI专家团，与他们并肩作战。
重要的还是和工作场景打通。 作者｜金光浩 编辑｜靖宇 前几天，腾讯门口一张公益代装 OpenClaw 的照片，在朋友圈刷屏了。 更离谱的是，OpenClaw 创始人亲自下场转发：「中国的 OpenCl
根据Xsignal AI Holo（AI全息）数据库数据显示，2026年初的AI细分行业数据，如果说“活跃用户量”代表了用户的使用意愿，那么“使用时长”则揭示了真实的市场依存度。基于这两项指标的交叉分析，市场已出现严重的结构性分化：
