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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7376 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。
这次是 Anthropic，率先发布了他们称之为「我们目前能力最强的 Sonnet 模型」Claude Sonnet 4.6。Claude 称，新模型对编码、计算机使用、长上下文推理、智能体规划、知识工作和设计进行了全面升级。
今日凌晨，Anthropic推出史上最强Sonnet模型——Claude Sonnet 4.6，新模型在编程、计算机使用、长上下文推理、Agent规划、知识工作和设计工作上全面进化。
针对大模型长文本处理难题，Transformer架构的核心作者之一Llion Jones领导的研究团队开源了一项新技术DroPE。
参数越小，智商越高？Gemini 3 Flash用百万级长上下文、白菜价成本，把自家大哥Pro按在地上摩擦。谷歌到底掏出了什么黑魔法，让整个大模型圈开始怀疑人生？
谷歌大模型将迎颠覆升级！Gemini负责人爆料：长上下文效率与长度双重突破在即，注意力机制迎来惊人发现。Scaling Law未死，正加速演变！
两项关于大模型新架构的研究一口气在NeurIPS 2025上发布，通过“测试时训练”机制，能在推理阶段将上下文窗口扩展至200万token。两项新成果分别是：Titans：兼具RNN速度和Transformer性能的全新架构；MIRAS：Titans背后的核心理论框架。
斯坦福和MIT的研究团队推出了一种新的AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越了现有的主流框架ReAct，性能提升显著。ReCAP通过独特的递归树结构和三大机制，解决了大语言模型在复杂任务中常见的目标漂移、上下文断层和成本爆炸等问题。
当前视频检索研究正陷入一个闭环困境：以MSRVTT为代表的窄域基准，长期主导模型在粗粒度文本查询上的优化，导致训练数据有偏、模型能力受限，难以应对真实世界中细粒度、长上下文、多模态组合等复杂检索需求。
大模型「灾难性遗忘」问题或将迎来突破。近日，NeurIPS 2025收录了谷歌研究院的一篇论文，其中提出一种全新的「嵌套学习（Nested Learning）」架构。实验中基于该框架的「Hope」模型在语言建模与长上下文记忆任务中超越Transformer模型，这意味着大模型正迈向具备自我改进能力的新阶段。