月之暗面最新发布的开源Kimi Linear架构，用一种全新的注意力机制，在相同训练条件下首次超越了全注意力模型。在长上下文任务中，它不仅减少了75%的KV缓存需求，还实现了高达6倍的推理加速。
在多模态生成领域，由视频生成音频（Video-to-Audio，V2A）的任务要求模型理解视频语义，还要在时间维度上精准对齐声音与动态。早期的 V2A 方法采用自回归（Auto-Regressive）的方式将视频特征作为前缀来逐个生成音频 token，或者以掩码预测（Mask-Prediction）的方式并行地预测音频 token，逐步生成完整音频。
ICLR 2026爆火领域VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作）全面综述来了！ 如果你还不了解VLA是什么，以及这个让机器人学者集体兴奋的领域进展如何，看这一篇就够了。
AI已经不止会写代码、画图、做PPT，它也开始「上班」了！CMU与斯坦福的研究团队首次完整追踪了AI的工作过程，发现一个惊人事实：它并不是在模仿人类，而是在用编程的方式重写工作的定义。这场关于「谁在工作」的实验，正在重构未来职场的逻辑。
月之暗面在这一方向有所突破。在一篇新的技术报告中，他们提出了一种新的混合线性注意力架构 ——Kimi Linear。该架构在各种场景中都优于传统的全注意力方法，包括短文本、长文本以及强化学习的 scaling 机制。
厦门大学和腾讯合作的最新论文《FlashWorld: High-quality 3D Scene Generation within Seconds》获得了海内外的广泛关注，在当日 Huggingface Daily Paper 榜单位列第一，并在 X 上获得 AK、Midjourney 创始人、SuperSplat 创始人等 AI 大佬点赞转发。
当大语言模型突破了 “理解与生成” 的瓶颈，Agent 迅速成为 AI 落地的主流形态。从智能客服到自动化办公，几乎所有场景都需要 Agent 来承接 LLM 能力、执行具体任务。
来自人大和清华的研究团队发布了 DeepAnalyze，首个面向自主数据科学的 agentic LLM。DeepAnalyze引起了社区内广泛讨论，一周内收获1000多个GitHub星标、20w余次社交媒体浏览量。
这两天，Physical Intelligence（PI）联合创始人Chelsea Finn在𝕏上，对斯坦福课题组一项最新世界模型工作kuakua连续点赞。
按从左到右的顺序依次生成下一个 token 真的是大模型生成方式的最优解吗？最近，越来越多的研究者对此提出质疑。其中，有些研究者已经转向一个新的方向 —— 掩码扩散语言模型（MDLM）。
