ACL 2026 | 不训练LLM也能支持未见语言问答？中科院计算所团队让多语言能力「外挂式」加载
在不训练 LLM 的前提下，实现了对低资源和未见语言的高质量支持。
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黄仁勋深度访谈：为什么 Token 工厂会是 AI 的终极形态？
当智能体规模开始增长，算力如何将这些「实战数据」转化为下一代智能？
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从模型试图解决的核心问题出发，构建 problem-driven 的统一分析框架。
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Jeff Dean 14 年前一作论文未完成的目标，如今又由他亲自实现
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真正的流式视频理解，不只是 “看得懂”，更要 “记得住、答得快、占得省”。
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Anthropic：「体验崩了」是真，「模型没变」也是真！
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只有让潜在空间学会真正「富含语义」的表征，才能彻底杜绝后验坍塌。
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业界首个在统一框架下，同时支持通用声音、音乐、语音三大领域的理解、生成与编辑的全能型多模态模型。
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共同推动视频生成模型向着通用、实时且鲁棒的物理世界模拟器迈出坚实一步。
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Attention Sink系统综述，系统梳理了超过180篇相关研究。
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