搜索
来自南京大学 NLP 实验室的 ICML 2026 论文 Recognize Your Orchestrator: An Entropy Dynamics Perspective for LLM Multi-Agent Systems 指出：在当前主流的 Orchestrator-Executor 多智能体架构中，系统失败往往并不首先来自某个执行器不会干活，
来自哈佛大学、MIT、IBM、波士顿大学、谷歌、JHU、CMU 和 Kempner Institute 的研究者提出了一个新的诊断性基准：MemoBench。这是首个面向动态环境的「消失-重现」世界建模评测基准，并已被计算机视觉顶会 ECCV 2026 接收。其一作 Haoyu Chen 为哈佛大学计算科学与工程专业一年级硕士生，师从哈佛大学计算机科学助理教授 Yilun Du。
来自上海交大、马来亚大学、CMU、MBZUAI、KIT和KAUST的团队提出VisNec（Visual Necessity Score，视觉必要性分数），用一个分数衡量每条训练样本里“图像到底起了多大作用”，被ECCV 2026收录。
昨天，消息说孙天祥加入百度，担任基础模型研发部（BMU）负责人。「elsewhere」最开始知道孙天祥，还是投资人韩锐跟我们说的。大概一年半之前，他说他投资了一个“young talent”，就是1997年的孙天祥。当时他刚离开阳陆育的公司。
去年夏天，MBZUAI 校长、CMU 教授邢波一篇《世界模型批评》吸引了研究社区广泛关注，他从科幻经典《沙丘》里「完美模拟现实」的想象出发，逐一拆解了当下几大世界模型流派的硬伤，提出了一套新架构，也由此引出了他与 Yann LeCun 之间一场关于「世界模型到底该怎么造」的公开辩论。
你有没有想过一个问题： 我们平时选模型，到底有多少是因为它真的好用，又有多少是因为它便宜？
南大王利民团队&腾讯混元的HYDRA系列（HYDRA，HYDRA-X）工作挑战了这个惯例，用一个基于ViT的统一视觉Tokenizer，帮助原生多模态模型更好地“看懂”和“创作”。训练一个基于ViT的Unified Tokenizer，使其同时具有理解和生成的能力，进而同时作为理解和生成的Autoencoder，来支持原生多模态模型（Unified Multimodal Models）的训练。
前些天，CMU 助理教授、TVM/XGBoost/MLC-LLM 的创造者陈天奇发布了一本免费在线书籍《Modern GPU Programming For MLSys（面向机器学习系统的现代 GPU 编程）》。
从 Founder Park 出去后，Muji 去新加坡深造了一年，然后以 COO 的身份加入了 Seede AI。
国产算力生态的难题，从此有了 AI 解。