随着大模型能力的跃迁，业界关注点正在从 “模型能不能做” 快速转向 “智能体能不能落地”。过去一年可以看到大量工作在提升智能体的有效性（effectiveness）：如何让它更聪明、更稳、更会用工具、更能完成复杂任务。
Attention真的可靠吗？
在 LLM 时代，思维链（ CoT）已成为解锁模型复杂推理能力的关键钥匙。然而，CoT 的冗长问题一直困扰着研究者——中间推理步骤和解码操作带来了巨大的计算开销和显存占用，严重制约了模型的推理效率。
大模型持续学习，又有新进展！
用多样化的任务与公开透明的机制，堵上具身大模型刷榜的捷径。
这是一份迟到三年的行业复盘。牛津大学最新的实证研究撕开了那层遮羞布：2022年全球科技大裁员爆发时，ChatGPT甚至尚未发布。周期性缩编被伪装成技术性迭代，AI替资本背了三年的锅，直到今天真相才被彻底复位。
过去两年，大模型的推理能力出现了一次明显的跃迁。在数学、逻辑、多步规划等复杂任务上，推理模型如 OpenAI 的 o 系列、DeepSeek-R1、QwQ-32B，开始稳定拉开与传统指令微调模型的差距。直观来看，它们似乎只是思考得更久了：更长的 Chain-of-Thought、更高的 test-time compute，成为最常被引用的解释。
近年来多模态大模型在视觉感知，长视频问答等方面涌现出了强劲的性能，但是这种跨模态融合也带来了巨大的计算成本。高分辨率图像和长视频会产生成千上万个视觉 token ，带来极高的显存占用和延迟，限制了模型的可扩展性和本地部署。
随着大语言模型加速迈向多模态与智能体形态，传统以单一维度为主的安全评估体系已难以覆盖真实世界中的复杂风险图景。在模型能力持续跃升的 2026 年，开发者与用户也愈发关注一个核心问题：前沿大模型的安全性，到底如何？
投资界获悉，阶跃星辰正式完成超50亿人民币B+轮融资，一举刷新过去12个月中国大模型赛道单笔最高融资纪录。参与机构包括上国投先导基金、国寿股权、浦东创投、徐汇资本、无锡梁溪基金、厦门国贸、华勤技术等产业投资人，腾讯、启明、五源等老股东进一步跟投。
