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序列建模是大语言模型、计算机视觉等领域的基础共性问题。当前通用的 Transformer 模型计算复杂度随序列长度平方增长，在长序列任务中面临显著的计算挑战。因此，研究者们一直在探索具有线性计算复杂度的高效序列建模方法。
在联邦学习中，如何同时兼顾模型性能、数据隐私和通信开销，是一个亟需解决的挑战。
独家获悉，深度机智成立一周年完成多轮融资，累计融资总额数亿元。资方包括中关村资本、普华资本、东方富海、蓝湖资本、晶科能源控股旗下CVC基金、诚通科创基金、云岫资本、未来光锥前沿科技基金、北京熙诚致远等，同时获得中科大校友基金支持。
家用电器是家庭服务机器人最难啃的一类任务对象。与桌面物体操作相比，家电操作不仅涉及按钮、旋钮、门体等多种异构部件，还受到模式切换、状态约束和程序逻辑的共同支配。真正完成一次家电任务，机器人往往既要「看得见」，也要「读得懂」，还要「按说明书做对」。
当多模态大语言模型（MLLMs）在面对科学、技术、工程和数学（STEM）领域的视觉推理题时频频「翻车」，一个根本性的问题摆在了所有研究者面前：大模型做不出理科题，究竟是因为「脑子笨」（推理能力受限），还是因为「眼神差」（视觉感知缺陷）？
多轮视觉问答，正在成为LVLM推理效率的“照妖镜”。
在具身智能研究中，如何让智能体精准理解周围环境的精细几何结构与开放语义信息，始终是具身感知的核心难题。近年来，语义占据预测（Semantic Occupancy Prediction） 将稠密几何与语义信息统一到三维体素网格中，用于构建 3D 语义占据地图，为机器人的空间推理、导航与交互操作提供了场景表达基础。
过去十年，压缩在 CV 学术圈一直是个边缘方向——做生成、做大模型才是显学。但 SparcAI 的两位95后创始人各自做了多年压缩，然后在同一间 NTU 实验室相遇，两年后发布了 Sparc3D。模型 demo 上线当日冲上 HuggingFace Trending 榜首，论文被 NeurIPS 2025 录用。如今他们创办了 SparcAI，目标是一家世界模型公司。
在游戏 NPC、虚拟主播、在线客服等数字人对话场景中，倾听时的 “扑克脸” 问题一直是行业长期痛点 —— 虚拟人说话时口型可以做到精准同步，但倾听时却表情僵硬、毫无反应，严重影响对话的自然感和沉浸感。盛大 AI 研究院（东京）与东京大学联合提出 UniLS（Unified Listening and Speaking），首个仅凭双轨音频即可端到端同时驱动说话和倾听面部动作的统一框架。
这个生物医学视觉推理框架，被CVPR 2026接收了！