搜索
在大型语言模型（LLM）的无损推理加速中，推测解码（Speculative Decoding）已成为工业界标配。以 EAGLE-3 为代表的自回归草稿模型虽然预测准，但每多猜一个 token 就要多跑一步串行前向；而受扩散语言模型启发的 DFlash 将草稿生成彻底并行化 —— 一次骨干网络前向即可同时吐出整块候选 token，大幅压缩了起草耗时。
看起来像硬质塑料，按下去却十分柔软 —— 当视觉与触觉发生冲突，人类往往会依赖触感修正视觉误区；但现有的多模态模型却常常更相信视觉，从而误判物体的真实物理属性。
目前最强的视频生成大模型，例如seedance 2.5在根据用户意图生成视频的时候有一些明显的缺点。
一款根本不存在的智能手环，为什么会出现在 AI 的推荐名单里？2026 年央视 3・15 晚会曝光的 “AI 投毒” 案例，让这个问题引起了人们的关注：虚构商品被写进测评、排名和用户评价，随后被 AI 当作推荐依据。
AI看着自己的脑子改写自己，这一天还是来了！
「沿着走廊直走，经过左侧玻璃墙后，在拐角左转，继续走到墙边停下来。」
模型 A 负责规划，模型 B 负责细化和总结；复杂问题交给强模型，简单问题交给轻量模型——多模型协作，为 AI Agent 应用提供了兼顾效果与成本的路径。
英伟达等团队提出TacitVLA，通过让动作专家不读取当前推理文本，保留推理训练与日志记忆作用，在机器人操作和自动驾驶中取得与显式推理相当的成功率，并将延迟最多降低3.4倍。
大晓机器人首席科学家陶大程教授提出具身双脑协同方案，以云端 SenseNova、端侧开悟世界模型和具身 Harness 连接任务推理、物理预测与执行反馈，推动真实经验经真机与仿真验证后跨任务复用，减少机器人重复试错。
香港大学罗晔教授团队发布S²-MAS框架及YN决策模型，以14张GPU在4小时内完成1200万户家庭仿真，YN-mini单卡吞吐量达3.7万token/s，消费金融基准准确率高于Jev 1.13。