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英伟达提出了全球首个三模式的大语言模型系列，只需简单更改注意力模式 / 掩码，即可在自回归、扩散和自推测解码之间切换。一个模型，三种解码模式，没有额外的草稿模型，没有架构变更。最快的模式 token 吞吐量能提升 4 倍。
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。
在 AI 工程界，长文本推理一直是个“富贵病”。
龙虾终于会画图了！阿里Wan2.7-Image刚刚上线，捏脸到骨相级、首创「调色盘」、3K超长文本写满A4不崩，还能接入OpenClaw一句话出图。
MLRA通过拆分KV缓存为四个并行分支，显著降低显存占用并实现4路张量并行。推理速度比MLA最高快2.8倍，支持百万级上下文，且模型质量更优。无需牺牲性能，即可高效扩展长文本处理能力。
来自阿里高德的一篇最新 ICLR 2026 中稿论文《Everything in Its Place: Benchmarking Spatial Intelligence of Text-to-Image Models》提出了面向文生图空间智能的系统性评估基准 SpatialGenEval，旨在通过长文本、高信息密度的 T2I prompt 设计，以及围绕空间感知
让大模型轻松处理比自身上下文窗口长两个数量级的超长文本！
当国内的AI大模型战场正陷入“百模大战”的焦灼，巨头们还在比拼参数规模、长文本处理能力和代码生成率时，一家曾经被打上“在线教育”和“题库工具”深深烙印的公司——作业帮，却在海外市场“悄悄”通过一条意想不到的赛道杀出了重围。
针对大模型长文本处理难题，Transformer架构的核心作者之一Llion Jones领导的研究团队开源了一项新技术DroPE。
256K文本预加载提速超50%，还解锁了1M上下文窗口。