近日，OpenAI 宣称要在 2028 年实现让 AI 完全自主做研究，一下子又把焦点聚在了AI 科学家。 过去，AI 只是作为“助理”辅助研究者们进行科学研究。现在，美国哈佛大学与美国麻省理工学院联
月之暗面最新发布的开源Kimi Linear架构，用一种全新的注意力机制，在相同训练条件下首次超越了全注意力模型。在长上下文任务中，它不仅减少了75%的KV缓存需求，还实现了高达6倍的推理加速。
Voice Agent 赛道正在爆发，但它迫切需要一个能让对话真正「流动起来」的底层引擎，一个能撑起下一代交互体验的 TTS 模型。竞争的焦点，已经从 LLM 的「大脑」，延伸到了 TTS 的「嗓音」。谁掌握嗓音，谁就掌握着下一代 AI 商业化的钥匙。而 10 月 30 日 MiniMax 发布的 Speech 2.6 模型，似乎正是一个专为解决这些痛点而来的答案。
还在忍受方言听不懂、跨省业务推进难？联通直接放出「云+AI」大招，把这些通信顽疾一锅端！本文为你揭秘，运营商如何用科技智慧破局，打开信息「黑匣子」，让效率飙升！
闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如果Agent能操作命令行，就有了与整个计算机系统交互的能力。 也意味着一台计算机的几乎所有功能，都可以通过自然语言来驱动。 这种产品终于有雏形了
在多模态生成领域，由视频生成音频（Video-to-Audio，V2A）的任务要求模型理解视频语义，还要在时间维度上精准对齐声音与动态。早期的 V2A 方法采用自回归（Auto-Regressive）的方式将视频特征作为前缀来逐个生成音频 token，或者以掩码预测（Mask-Prediction）的方式并行地预测音频 token，逐步生成完整音频。
ICLR 2026爆火领域VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作）全面综述来了！ 如果你还不了解VLA是什么，以及这个让机器人学者集体兴奋的领域进展如何，看这一篇就够了。
在 AI 与自动化方面，Block 在 2025 年初推出了一个名为 “Goose” 的开源 AI Agent 框架。Goose 的设计初衷是：将大型语言模型输出与实际系统行为（如读取／写入文件、运行测试、自动化工作流）连接起来，从而不仅让模型能“聊”而且能“干活“。
现在，NTU联合StepFun提出了IGGT (Instance-Grounded Geometry Transformer) ，一个创新的端到端大型统一Transformer，首次将空间重建与实例级上下文理解融为一体。
AI已经不止会写代码、画图、做PPT，它也开始「上班」了！CMU与斯坦福的研究团队首次完整追踪了AI的工作过程，发现一个惊人事实：它并不是在模仿人类，而是在用编程的方式重写工作的定义。这场关于「谁在工作」的实验，正在重构未来职场的逻辑。
