LLM的下一个推理单位，何必是Token？刚刚，字节Seed团队发布最新研究——DLCM（Dynamic Large Concept Models）将大模型的推理单位从token（词） 动态且自适应地推到了concept（概念）层级。
你有没有发现，你让AI读一篇长文章，结果它读着读着就忘了前面的内容？ 你让它处理一份超长的文档，结果它给出来的答案，牛头不对马嘴？ 这个现象，学术界有个专门的名词，叫做上下文腐化。 这也是目前AI的通病：大模型的记忆力太差了，文章越长，模型越傻！
1900亿美金的游戏帝国正迎来寒冬！《原神》式的重金堆砌已近极限，李飞飞携「世界模型」暴力拆解行业规则。从4倍速开发到Genie 3瞬间造梦，AI正在终结搬砖时代。这场关于造物权的豪赌，你准备好成为上帝了吗？
你有没有想过，如果你和 AI 聊天，无意中把自己的生日、住址或照片告诉了它，这些信息会不会被它记住？以及我们是否可以像删除微信聊天记录一样，让 AI 忘记这些隐私？
中国顶级模型全面崛起，Llama迷失，OpenAI失去领先地位。
VLA 模型正被越来越多地应用于端到端自动驾驶系统中。然而，VLA 模型中冗长的视觉 token 极大地增加了计算成本。但现有的视觉 token 剪枝方法都不是专为自动驾驶设计的，在自动驾驶场景中都具有局限性。
新年伊始，MIT CSAIL 的一纸论文在学术圈引发了不小的讨论。Alex L． Zhang 、 Tim Kraska 与 Omar Khattab 三位研究者在 arXiv 上发布了一篇题为《Recursive Language Models》的论文，提出了所谓“递归语言模型”（Recursive Language Models，简称 RLM）的推理策略。
2026年开局，Anthropic未发一弹已占先机！谷歌首席工程师Jaana Dogan连发多帖，高度赞扬Claude Opus 4.5——没有图像/音频模型、巨大的上下文，仅有一款专注编码的Claude，Anthropic依旧是OpenAI谷歌最有力竞争者。
2026年新年第一天，DeepSeek又开卷了。
2025年的最后一天， MIT CSAIL提交了一份具有分量的工作。当整个业界都在疯狂卷模型上下文窗口（Context Window），试图将窗口拉长到100万甚至1000万token时，这篇论文却冷静地指出了一个被忽视的真相：这就好比试图通过背诵整本百科全书来回答一个复杂问题，既昂贵又低效。
