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金涛今年 26 岁，还是清华在读博士。真正把他带进「推理加速」的，是一个很朴素的判断——当大家都默认 FlashAttention 已经把 Attention 算子做到极致时，他却发现：显卡上明明还有更快的计算单元没被用起来 ——「这么明显的收益，为什么没人做？」
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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。
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。
Kimi K3 是一个 2.8 万亿参数模型，基于 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差（Attention Residuals）技术构建，原生支持视觉理解，并拥有 100 万 token 上下文窗口。它是全球首个开源的 3 万亿级别模型，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。
WAIC 前夕，星尘智能（Astribot）新模型 Lumo-2，直接在官网甩出 20 + 真机视频 ——这背后，是星尘智能发布的第二代具身基座模型，也是业内首个面向家庭场景的隐式世界 - 动作模型（Latent World-Action Model），同步发的，还智能体 Agent Philia。
最近，来自 Google、哥本哈根大学、牛津大学等机构的研究者提出了 VGGRPO（Visual Geometry GRPO，收录于 ECCV 2026）。这项工作聚焦于一个核心问题：如何在不牺牲预训练模型泛化能力的前提下，高效地提升视频生成的几何一致性，并使其适用于动态场景。其核心思路是，在隐空间（latent space）中利用 4D 几何奖励，进行几何感知的视频后训练。
最近，一篇名为 FreeStyle: Free Control of Style-Content Dual-Reference Generation from Community LoRA Mining 的工作引起了不少关注。换句话说，FreeStyle 研究的是 style-content dual-reference generation，也就是「内容 - 风格双参考生成」。
Z Potentials获悉，近日，总部位于硅谷与新加坡的Prana Labs正式完成近千万美金种子轮融资，由元生资本、XVC、Creekstone、三七互娱联合投资，澜松资本担任独家财务顾问。 与赛
过去两年，人形机器人赛道的竞争焦点，正从整机硬件进一步延伸到模型能力。