大语言模型（LLMs）的爆发式增长引领了人工智能领域的范式转移，取得了巨大的工程成功。然而，一个关键的悖论依然存在：尽管 LLMs 在实践中表现卓越，但其理论研究仍处于起步阶段，导致这些系统在很大程度上被视为难以捉摸的「黑盒」。
胡宇航（网名 “U 航”），毕业于美国哥伦比亚大学，博士学位，首形科技创始人。长期专注于机器人自主学习的研究工作。研究成果发表于《Nature Machine Intelligence》，《Science Robotics》等国际顶级期刊。
机器学习部署在边端设备的时候，模型总是存储在云端服务器上（5G 基站），而模型输入输出总是在边端设备上（例如用照相机拍摄照片然后识别其中的目标）。在这种场景下，传统有以下两种方案完成机器学习的推理：
谷歌正式发布了由最新Gemini3模型驱动的“Personal Intelligence”功能。它将谷歌旗下四大应用的数据池进行了底层连接，让AI获得了跨应用权限。
上个月你刚花 20 美元订阅了 ChatGPT Plus，转头这个月朋友圈就被「Claude 秒杀一切」刷屏，再过一个月可能又换成「Gemini 吊打一切」。
感谢AI！
在3D角色动画创作领域，高质量动作资产的匮乏长期制约着产出的上限。
如果人类的大脑像现在的LLM Agent一样工作，记住每一句今天明天的废话，我们在五岁时就会因为内存溢出而宕机。真正的智能，核心不在于“存储”，而在于高效的“遗忘”与“重组”。
作者来自 Nanyang Technological University（MMLab） 与 SenseTime Research，提出 Prism Hypothesis（棱镜假说） 与 Unified Autoencoding（UAE），尝试用 “频率谱” 的统一视角，把语义编码器与像素编码器的表示冲突真正 “合并解决”。
RAG与agent用到深水区，一定会遇到这个问题： 明明架构很完美，私有数据也做了接入，但项目上线三天，不但token账单爆了，模型输出结果也似乎总差点意思。
