当 Transformer 席卷计算机视觉领域，高分辨率图像、超长序列任务带来的算力与显存瓶颈愈发凸显：标准 Softmax 注意力的二次复杂度，让 70K+token 的超分辨率任务直接显存爆炸，高分辨率图像分割、检测的推理延迟居高不下。
就在刚刚，Moonshot AI（月之暗面）发布了一项足以撼动 Transformer 底层的研究：《Attention Residuals》。海外科技大 V，谷歌高级AI产品经理 Shubham Saboo 直接开启了“高赞”模式：“他们触碰了那个十年没人敢碰的部分。”
多模态模型代码写得像老司机，却在数手指、量柱子时频频翻车？UniPat AI用五百行代码打造的SWE-Vision，让模型「掏出Python尺子」自我验证，一举拿下五大视觉相关基准SOTA。
近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在迅速改变人工智能的能力边界。从图像理解到视频分析，从语音对话到复杂推理，大模型正在逐步具备类似人类的综合感知能力。但一个关键问题仍然没有得到充分回答：这些模型真的能够理解人类情绪吗？
多模态大模型在代码能力上进步惊人，但在基础视觉任务上却频繁失误。UniPat AI 构建了一个极简的视觉智能体框架 ——SWE-Vision，让模型可以编写并执行 Python 代码来处理和验证自己的视觉判断。在五个主流视觉基准测试中，SWE-Vision 均达到了当前最优水平。
「套壳伟大🍒」 这波AI创业浪潮里，Cherry Studio和他的创始人Yinsen绝对算是异类。 Cherry Studio发源于开源社区，和大部分吹的天花乱坠但实际是套壳的应用不同，Cherry
空间 Agentic AI 公司 Fullive.AI，成立1个月内连续完成种子轮、种子+轮融资，由高瓴创投、慕华科创、智元机器人、北大苏南研究院与多家产业加持方共同投资，多维资本担任本轮融资财务顾问。本轮资金将用于 Bio-OS 空间 AI Agent的迭代、首款睡眠空间 AI 硬件的研发，以及 AI 生态建设。
数学家陶哲轩，公开了AI新身份——SAIR Foundation联合创始人。之前，他是举世闻名的数学天才，年少成名的传奇数学家、13岁加冕IMO的最年轻金牌得主……24岁就成为加州大学洛杉矶分校（UCLA）史上最年轻的终身正教授。
近期，复旦大学 NLP 实验室（FDU NLP）、北京大学知识计算实验室（KCL）联合美团 LongCat Team 提出了一种 Block Diffusion 推理模型 Test-Time Scaling 新框架 TDAR，通过引入 “粗思考，细求证” (Think Coarse Critic Fine, TCCF) 范式与有界自适应置信度解码
简单讲，Violoop 是一款巴掌大小的硬件，有一块触屏屏幕，用来显示它当前正在处理的任务。这是一款即插即用的产品，不挤占电脑的 CPU/GPU资源，无需安装任何软件，一台普通电脑通过一根 HDMI 线连上 Violoop，就能秒变「AI 电脑」，成为升级版「龙虾」。
