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近日，琶洲实验室、华南理工大学、蔻町（AIGCode）等单位科研团队联合提出潜在空间压缩注意力（Latent-Condensed Attention，LCA），研究成果入选 ACL 2026。
让AI像助手一样主动帮助，才是我们心中AGI的样子。主动智能体的概念已经被多次提出，但都很难做到可以真正在生活中落地。现有的工作都还停留在概念层面，无法解决复杂世界中所要求的实时性、深度、和记忆等问题。 南洋理工大学谢之非团队提出Pask，使用「底层小模型流式意图检测」+ 「上层Agents执行」架构，实现首个能够做到实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。
你有没有想过，不用联网、仅用一张消费级显卡，就能在个人电脑上拥有一个「边看、边听、边说、还能主动提醒」的类人 AI 助手？这就是 MiniCPM-o 4.5 所能做到的。在技术创新下，它仅凭 9B 参数，实现了业界首个端到端全双工全模态大模型，让端侧 AI 普惠成为现实。其自 2026 年 2 月模型发布以来，在 Hugging Face 上的下载量已突破 25 万+。
刚刚，小米开源罗福莉带队研发的MiMo-V2.5系列模型，采用MIT协议，允许商用推理部署与二次训练，无需额外授权。此前，该系列模型于4月23日开启公测，包括MiMo-V2.5-Pro、MiMo-V2.5两款模型。模型具备更强Agent能力，支持100万上下文，且Token效率大幅提升。
MoE模型的稀疏激活本是优势，却常陷通信瓶颈。NVIDIA以软件为利剑，通过程序化依赖启动和全对全通信革新，在三个月内将GB200的单GPU吞吐提升2.8倍，真正释放Blackwell硬件潜力。
腾讯混元团队提出了 Multi-Stream Scene Script（MTSS），一种全新的视频描述范式 —— 将传统的 "一段话描述整个视频" 升级为 "多流结构化剧本"，通过 Stream Factorization 和 Relational Grounding 两大核心原则，让视频描述既忠实又可扩展，在视频理解和生成任务中均取得显著提升。
Transformer论文作者Lukasz Kaiser以及GAN作者Bing Xu转发关注了一项工作——LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是一种通用的验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。
最近，由来自 UC Berkeley、哈佛、斯坦福等名校的 14 名研究者组成的研究团队发表了一篇论文，系统性地梳理了过去十年间散落在各处的理论碎片，并将它们拼成了一幅完整的图景。他们给这个正在形成的理论体系起了一个名字 ——Learning Mechanics（学习力学）。
本文第一作者降伟鹏，西安交通大学在读博士生，主要研究方向为大模型安全与自动化测评。共同第一作者张笑宇，南洋理工大学博士后研究员，研究方向为软件工程、大模型安全与人机交互。通讯作者沈超，西安交通大学二级
哈尔滨工业大学（深圳）等机构的研究者提出了 ReBalance 方法，并首次系统性引入 Balanced Thinking 这一新视角。该工作的核心观点明确：高效推理的关键并非盲目压缩推理长度，而是在过度思考与思考不足之间维持动态平衡。