他们又推出了 Coral NPU，可用于构建在低功率设备上持续运行的 AI。具体来说，其可在可穿戴设备上运行小型 Transformer 模型和 LLM，并可通过 IREE 和 TFLM 编译器支持 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。
在AI智能体日益依赖记忆系统的时代，一种新型攻击悄然兴起：记忆投毒。A-MemGuard作为首个专为LLM Agent记忆模块设计的防御框架，通过共识验证和双重记忆结构，巧妙化解上下文依赖与自我强化错误循环的难题，让AI从被动受害者转为主动守护者，成功率高达95%以上。
近年来，多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）在图文理解、视觉问答等任务上取得了令人瞩目的进展。然而，当面对需要精细空间感知的任务 —— 比如目标检测、实例分割或指代表达理解时，现有模型却常常「力不从心」。
在这个新访谈中，Sutton 与多位专家一起，进一步探讨 AI 研究领域存在的具体问题。
“如果一个问题只需小模型就能回答，为什么还要让更贵的大模型去思考？”
找AI帮忙不要再客气了，效果根本适得其反。 宾夕法尼亚州立大学的一项研究《Mind Your Tone》显示，你说话越粗鲁，LLM回答越准。
近日，蚂蚁集团正式开源业界首个高性能扩散语言模型（Diffusion Large Language Model，dLLM）推理框架 dInfer。
在中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的新论文中，提出了SpaceServe的突破性架构，首次将LLM推理中的P/D分离扩展至多模态场景，通过EPD三阶解耦与「空分复用」，系统性地解决了MLLM推理中的行头阻塞难题。
InfLLM-V2是一种可高效处理长文本的稀疏注意力模型，仅需少量长文本数据即可训练，且性能接近传统稠密模型。通过动态切换短长文本处理模式，显著提升长上下文任务的效率与质量。从短到长低成本「无缝切换」，预填充与解码双阶段加速，释放长上下文的真正生产力。
构建能够在新环境中、无需任何针对性训练就能执行多样化任务的通用机器人，是机器人学领域一个长期追逐的圣杯。近年来，随着大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的飞速发展，许多研究者将希望寄托于视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型，期望它们能复刻 LLM 和 VLM 在泛化性上取得的辉煌。
