过去一年，LLM Agent几乎成为所有 AI 研究团队与工业界的共同方向。OpenAI在持续推进更强的推理与工具使用能力，Google DeepMind将推理显式建模为搜索问题，Anthropic则通过规范与自我批判提升模型可靠性。
最近，一部热血的国风影视大片《霍去病》在影视创作者与海外社区火了。如果不说是AI创作，你一定会觉得完成这样的大制作，是燃烧巨量电影经费的结果。
全球第一届OpenClaw蟹教聚会来了，开发者们众神云集，分享出一大波炸裂的开源项目。更可怕的是，OpenClaw开始控制机器人了，现场的啤酒据说都是机器人续的。「蟹徒」们纷纷高呼：感谢Peter，你让我们重生！
陈丹琦首次转身工业界，第一站就选择Mira初创的理由找到了—— 有个赛友也在这儿，还足足“潜伏”了一年之久。
大模型的革命行将结束，即将开启的会是物理 AI 时代？
2026年2月4日，立春，晚上 7 点，央视频上线了一档叫「中关村对话：AI 迎春夜」的节目。三个小时，四个篇章，六位院士，几十位嘉宾
近年来，Vision-Language Models（视觉 — 语言模型）在多模态理解任务中取得了显著进展，并逐渐成为通用人工智能的重要技术路线。然而，这类模型在实际应用中往往面临推理开销大、效率受限的问题，研究者通常依赖 visual token pruning 等策略降低计算成本，其中 attention 机制被广泛视为衡量视觉信息重要性的关键依据。
SaaS的末日来了。
扩散语言模型（Diffusion Language Models, DLLMs）因其多种潜在的特性而备受关注，如能加速的非自回归并行生成特性，能直接起草编辑的特性，能数据增强的特性。然而，其模型能力往往落后于同等规模的强力自回归（AR）模型。
在大模型时代，从代码生成到数学推理，再到自主规划的 Agent 系统，强化学习几乎成了「最后一公里」的标准配置。
