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用流匹配（Flow Matching）或扩散模型（Diffusion Models）生成一张手写数字图像、一段 DNA 序列，通常需要从噪声出发，经过多步采样才能得到结果。每一步都要调用模型，生成质量逐渐改善，计算开销也随之增加。
随着递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）受到关注，智能体如何从交互经验中持续改进自身成为研究热点。智能体记忆机制影响着这些经验能否被有效保留和利用。
阿里数据团队基于117个模型技术报告筛选158个评测基准，提出基准健康指数（BHI），按能力区分度、抗饱和度和影响力诊断基准，论文获NeurIPS 2026 Evaluations and Datasets Track（Oral）录用，Humanity's Last Exam（HLE）综合第一。
DeepSeek-R1等模型让人们看到了强化学习的潜力。但已有研究发现，模型答得更准，未必意味着能解出的题目更多。
一张高清照片中，远处的手提包是什么颜色？一页票据里，某项费用到底是多少？面对这些问题，多模态大模型常常需要先找到相关区域，再放大查看。但如果第一步就框错了位置，后面的推理也可能跟着出错。视觉思维链让模型能够边看边想、调用工具寻找证据。不过，许多方法仍然像生成句子一样，把边界框坐标逐个写成文本 token。连续的空间位置，为什么要通过离散文字来表达？
大模型Agent正在从简单问答，快速走向搜索、代码生成、网页操作和多轮工具调用。
Bo Liu课题组在NeurIPS 2026论文中发现，多Agent通信并非信息越充分越好，Qwen3-Next-80B-A3B向Qwen3.5-9B发送消息使ContextBench准确率提高14.2个百分点，却令ToolSandbox下降23.6个百分点，并提出无需重训模型的按需通信策略。
EchoChat将共情语音对话拆分为感知、心智理论推理和回复生成，并通过Acoustic-Anchored Attention与Step-Decomposed Credit Assignment统一优化，在三项评测中取得领先表现。
在将 LLM 真正应用到产品的过程中，我们经常会遇到一个看似简单、却非常关键的问题：模型生成的内容，究竟有多可信？
增强模型的表达能力，可以让Transformer更灵活地读取和整合信息。Attention Residuals（AttnResidual）沿着这个方向，将注意力从token之间的信息交互扩展到网络深度，让每个子层学习选择哪些历史层输出。