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过去十年，压缩在 CV 学术圈一直是个边缘方向——做生成、做大模型才是显学。但 SparcAI 的两位95后创始人各自做了多年压缩，然后在同一间 NTU 实验室相遇，两年后发布了 Sparc3D。模型 demo 上线当日冲上 HuggingFace Trending 榜首，论文被 NeurIPS 2025 录用。如今他们创办了 SparcAI，目标是一家世界模型公司。
今日，腾讯混元开源翻译模型Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit。该模型仅0.4G，就实现了33种语言高质量互译，且下载后可直接在手机本地离线运行，翻译表现优于谷歌翻译。这一原始模型的参数规模为1.8B，为降低用户手机内存压力，腾讯混元团队通过量化压缩推出了适配中高性能手机的2-bit、适配全系列手机的1.25-bit两种方案，模型体积分别被压缩至574MB、440MB。
近日，琶洲实验室、华南理工大学、蔻町（AIGCode）等单位科研团队联合提出潜在空间压缩注意力（Latent-Condensed Attention，LCA），研究成果入选 ACL 2026。
哈尔滨工业大学（深圳）等机构的研究者提出了 ReBalance 方法，并首次系统性引入 Balanced Thinking 这一新视角。该工作的核心观点明确：高效推理的关键并非盲目压缩推理长度，而是在过度思考与思考不足之间维持动态平衡。
当谈及数学时，我们近乎本能地认为，数学是一个严谨、精确、不容置疑的完美逻辑体系，但在菲尔兹奖得主迈克尔・弗里德曼（Michael Freedman）眼中，人类真正创造和关心的数学，本质上是「柔软且可塑」的。
近日，哈尔滨工业大学（深圳）联合深圳河套学院、Independent Researcher提出了隐式思考模型 LRT（Latent Reasoning Tuning），通过一个轻量级的推理网络，将大模型冗长的「思维链」压缩为紧凑的隐式向量表征，一次前向计算即可完成推理，无需逐 token 生成数千字的中间推理过程。
Anthropic推出平台级产品：Claude Managed Agents，开发周期从数月压缩到几天,To B业务更进一步，这是直接给了一个Harness Agent的盒子，用户只管干活就行了，随着产品发布，A厂还发布了一篇Harness（Managed Agents）工程细节文章，感觉A厂就差说在座的都是xx了，再一次遥遥领先！我们一文来说清楚
长上下文推理已经成了VLM/LLM的默认形态。
在生成式 AI 领域，视觉分词器（Visual Tokenizer）通常采用固定压缩率 —— 无论是单调的监控画面，还是复杂的动作大片，都被切分为等量的 Token。这种 "一刀切" 的做法不仅会造成巨大的计算冗余，也产生了 “信息量” 不同的 Token，不利于下游理解生成任务处理。
前几天，Google Research 在 X 平台正式发布了名为 TurboQuant 的 AI 压缩算法，24 小时内浏览量破千万。但就在刚刚，苏黎世联邦理工学院博士后高健扬在知乎发出一封公开澄清信。他是论文里被比较算法 RaBitQ 的第一作者，指出 TurboQuant 存在三处严重问题：