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普林斯顿大学助理教授刘壮，在学术圈是一个颇为特殊的存在——他的每一篇论文几乎都在质疑某个“理所当然”的假设。架构真的重要吗？数据集真的足够多样吗？归一化层是必需的吗？大语言模型有世界模型吗？AI智能体能替代博士生吗？
搭了个agent，结果该被记住的历史交互经验一点没记住，不该被记住的工具调用结果、过程输出被一股脑塞进上下文，导致输出质量下滑，类似的上下文失焦问题，这是多少人做agent时候的噩梦？
伦敦大学学院（UCL）、普林斯顿大学和爱丁堡大学的研究团队联合推出了Avenir-Web，让现有多模态模型像人类一样使用网页。现有的Web Agent在面对复杂的网页结构（如 iframe、Shadow DOM）时，往往会陷入“定位不准”“缺乏常识”或“走着走着就忘了”的窘境。
在语言学中，人类之所以能听懂“那个东西”、“它”、“这个重物”，依赖于桥接推理理论 (bridging inference)，即通过上下文信息在已有记忆与当前表达之间建立联系，从而恢复指代对象。
新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队一篇最新入选 ICLR 2026 Oral 的论文，把视角放在了一个更贴近日常使用场景的问题上：人们更熟悉的，是用户故意诱导模型说假话的情形；而这篇工作真正追问的是，在没有刻意诱导、只是正常提问的情况下，模型会不会也出现某种 “表面这样答，实际那样想” 的现象。
主要作者团队：Yuxin Chen 现为伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）硕士一年级学生，Chumeng Liang 为 UIUC 博士一年级学生，Hangke Sui 为 UIUC 博士二年级学生，Ge Liu 为 UIUC 计算机系助理教授。Liu Lab 团队长期聚焦扩散 / 流模型方向，
近日，琶洲实验室、华南理工大学、蔻町（AIGCode）等单位科研团队联合提出潜在空间压缩注意力（Latent-Condensed Attention，LCA），研究成果入选 ACL 2026。
让AI像助手一样主动帮助，才是我们心中AGI的样子。主动智能体的概念已经被多次提出，但都很难做到可以真正在生活中落地。现有的工作都还停留在概念层面，无法解决复杂世界中所要求的实时性、深度、和记忆等问题。 南洋理工大学谢之非团队提出Pask，使用「底层小模型流式意图检测」+ 「上层Agents执行」架构，实现首个能够做到实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。
你有没有想过，不用联网、仅用一张消费级显卡，就能在个人电脑上拥有一个「边看、边听、边说、还能主动提醒」的类人 AI 助手？这就是 MiniCPM-o 4.5 所能做到的。在技术创新下，它仅凭 9B 参数，实现了业界首个端到端全双工全模态大模型，让端侧 AI 普惠成为现实。其自 2026 年 2 月模型发布以来，在 Hugging Face 上的下载量已突破 25 万+。
MoE模型的稀疏激活本是优势，却常陷通信瓶颈。NVIDIA以软件为利剑，通过程序化依赖启动和全对全通信革新，在三个月内将GB200的单GPU吞吐提升2.8倍，真正释放Blackwell硬件潜力。