在AI客服这个看似红海的赛道里，几乎每个人都遇到过这样的尴尬：明明刚刚告诉AI你的会员账号，转个身的功夫它就不记得了。这种被称为“金鱼脑”的AI失忆现象，正是大模型在企业级应用中最大的痛点。
Transformer 架构对计算和内存的巨大需求使得大模型效率的提升成为一大难题。为应对这一挑战，研究者们投入了大量精力来设计更高效的 LM 架构。
大语言模型正加速重塑软件工程领域的各个环节，从需求分析到代码生成，再到自动化测试，几乎无所不能，但衡量这些模型到底「好不好用」、「好在哪里」、「还有哪些短板」，一直缺乏系统、权威的评估工具。
最近来自微软的研究者们带来了一个全新的思路，他们开源发布了POML（Prompt Orchestration Markup Language），它的的解决方案它的核心思想非常直接：为什么我们不能像开发网页一样，用工程化的思维来构建和管理我们的Prompt呢？这个编排语言很类似IBM的PDL
人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域。当前，主流方案大多遵循 “仿真到现实”（Sim-to-Real）的范式。研究者们通过域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性未知的真实世界。
昨晚，神秘且强大的图像生成与编辑模型 nano banana 终于正式显露真身。没有意外，它果然来自谷歌，并且也获得了一个正式但无趣的名字：gemini-2.5-flash-image-preview。
今天，我们正式开源 8B 参数的面壁小钢炮 MiniCPM-V 4.5 多模态旗舰模型，成为行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型，看得准、看得快，看得长！高刷视频理解、长视频理解、OCR、文档解析能力同级 SOTA，且性能超过 Qwen2.5-VL 72B，堪称最强端侧多模态模型。
上周三，DeepSeek 开源了新的基础模型，但不是万众期待的 V4，而是 V3.1-Base，而更早时候，DeepSeek-V3.1 就已经上线了其网页、App 端和小程序。
Jet-Nemotron是英伟达最新推出的小模型系列（2B/4B），由全华人团队打造。其核心创新在于提出后神经架构搜索（PostNAS）与新型线性注意力模块JetBlock，实现了从预训练Transformer出发的高效架构优化。
当大语言模型（LLM）走向千行百业，推理效率与显存成本的矛盾日益尖锐。
