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。
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。
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。
又一位大佬准备对现有 AI 技术范式开刀了。
近日，美团推出全新多模态统一大模型方案 STAR（STacked AutoRegressive Scheme for Unified Multimodal Learning），凭借创新的 "堆叠自回归架构 + 任务递进训练" 双核心设计，实现了 "理解能力不打折、生成能力达顶尖" 的双重突破。
刚刚，谷歌发布了一项新的研究进展：他们用 Gemini 做了一次系统性的数学攻关实验，把目标对准了著名的 Erdős Problems 数据库里 700 个仍被标注为 open（未解决）的猜想。
受 Kimi K2 团队启发，SGLang RL 团队成功落地了 INT4 量化感知训练（QAT） 流程方案。通过 “训练端伪量化 + 推理端真实量化（W4A16）” 的方案组合，我们实现了媲美 BF16 全精度训练的稳定性与训推一致性，
面对同行评审，许多作者都有过这样的经历：明明回答了审稿人的每一个问题，态度也足够谦卑，为什么最终还是没能打动对方？
何恺明团队新论文，再次「大道至简」。
