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多智能体系统（Multi-Agent Systems，MAS）展示了令人印象深刻的能力：一个模型负责提出方案，另一个模型进行批评，还有模型承担投票、规划或执行。通过角色分工和多轮协作，系统能够解决单个模型难以稳定完成的数学推理、代码生成和知识问答任务。
外界第一次认识苏度，是在今年 4 月。彼时，sudo R1 的开放物体抓取能力给行业留下深刻印象：在开放环境中面对随机物体，机器人能够稳定完成抓取。抓取，这是一个足够基础、又足够难的技能。
针对这一挑战，腾讯内容服务部 BAC 提出了一个名为 ProLaViT（Progressive Latent Visual Thought） 的全新框架。它的核心思想是：别急着下结论，先在连续隐空间里像人一样「步步推导」。 即让模型遵循 「定位 → 聚焦 → 分离」（Locate → Focus → Isolate） 的因果链，逐步收紧视觉注意力，最终精准锁定目标。
北京时间今天凌晨，时隔16年，西班牙人重新举起大力神杯！
过去两年，AI智能体（Agent）完成了一次身份转变。
让大模型 "读得更长" 一直是 Agent、深度推理和海量资料整合等场景的刚需，但标准全注意力机制的计算量随序列长度呈平方级增长，始终是横亘在长上下文建模面前的三座大山。
在计算历史的绝大部分时间里，编程的本质是一项翻译工作：开发者需要在人类理解的维度上剖析问题，设计抽象方案，随后将其转译为机器能够执行的语法。当前的软件工程领域正在经历自高级编程语言问世以来最为显著的变化。
让大模型给一张图片打“质量分”，它其实经常看走眼。
市面上已有几十种Agent记忆方案，有的基于向量检索，有的基于知识图谱，有的靠定期总结“压缩”对话，有的则完全依赖模型自身的上下文窗口。它们各有各的说法，但在系统层面，到底哪种方案靠得住？哪种方案在你的工作负载下既不贵又准？
在讨论 RGB-IR 目标检测时，「两种模态互补」几乎是默认前提。RGB 擅长保留纹理和颜色，红外图像在弱光条件下更稳定，于是最直接的路线是搭建双分支网络，让它们在中间层不断交换信息。InfraNet 的出发点却来自一个不太符合这一直觉的现象。