清华大学团队推出的Dolphin模型突破了「高性能必高能耗」的瓶颈：仅用6M参数（较主流模型减半），通过离散化视觉编码和物理启发的热扩散注意力机制，实现单次推理即可精准分离语音，速度提升6倍以上，在多项基准测试中刷新纪录，为智能助听器、手机等端侧设备部署高清语音分离开辟新路。
先介绍一下今天的主角。Ring-2.5-1T，蚂蚁百灵团队刚发布的万亿参数开源思考模型，全球首个混合线性注意力架构的万亿级选手。IMO 2025 国际奥数 35/42 拿到金牌水平，CMO 2025 中国奥数 105 分远超国家集训队线 87 分，GAIA2 通用 Agent 评测开源 SOTA。数字很漂亮，但数字谁都会贴。
AI生图领域，又出了个“狠角色”。
过去几年，大模型把自然语言处理彻底重塑了。GPT 出来之前，NLP 领域的状态是：每个任务一套模型，每个场景一批数据，每个公司一条流水线，互不通用，边界清晰。GPT 之后，这套逻辑被一个预训练底座 + 任务微调的范式整个替换掉了。
今天，Gemini 3 Deep Think重磅升级，几乎刷爆全领域的SOTA，标志着AI推理能力进入了全新维度。这一次，在科学研究和硬核工程领域，Deep Think堪称一个「最强大脑」。
今天，谷歌DeepMind「AI数学家」Aletheia彻底杀疯了，攻克数学猜想，独立写论文。更令人震惊的是，拿下金牌的Gemini一举横扫18大核心科研难题。
LaST₀团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 近日，至简动力、北京大学、香港中文大学、北京人形机器人创新中心提出了一种名为LaST₀的全新隐空间推理VLA模型，在基于Transformer混
2026 刚来到 2 月，无论是底层模型大厂还是初创公司统统加速开卷，其中 Agentic Memory 方向的快速进化更是把大模型的能力上限推向了 NEXT LEVEL!
开年，DeepSeek论文火遍全网，内容聚焦大模型记忆。
怎样做一个爆款大模型应用？这恐怕是2026年AI开发者们都在关注的问题。当算力和性能不再是唯一的护城河，“爆款”意味着大模型要能精准地“抓住”每一名具体的用户，而个性化正是其中的关键技术之一。
