AI智能体越学越笨？一场自我蒸馏的"遗忘危机"

本文介绍ReSAIL方法,通过挑选对特权信息最敏感的交互步骤进行蒸馏,并保留模型使用特权信息的能力,有效解决了AI智能体迭代自我蒸馏中出现的性能坍塌问题,在ALFWorld、TextCraft等任务上实现持续提升。

报名启动｜12.10-11 北京·首钢园，10000+产业链头部企业、100+热点议题，面向算力产业最大盛会来了！

第二十一届中国IDC产业年度大典（IDCC2026）,暨2026中国IDC产业年度评选颁奖典礼,将于12月10日-11日在北京首钢园召开

机器人看久了会更聪明吗？Long-WAM给出一个反直觉的答案

Long-WAM研究发现，机器人视觉历史窗口的价值取决于底层模型是否经过自回归预训练，单纯延长历史时长未必提升效果。通过因果预测、异步执行与硬件加速设计，该框架在多项模拟与真实机器人任务中取得领先成绩，并验证了强执行能力...

给沉默的世界装上耳朵：WorldSonus如何让AI生成的虚拟世界实时发出声音

WorldSonus是一个为交互式世界模型设计的实时流式音频生成框架，能根据视频画面实时生成同步的立体声音频，支持中途修改文字指令，在多项测试中音质和空间对齐效果媲美甚至超越离线双向模型。

长上下文混合模型的跷跷板：为什么有些设计在训练时很强，一到推理就露馅

复旦大学与OpenMOSS团队系统分析长上下文混合注意力模型，揭示滑动窗口与线性注意力混合模型间的跷跷板效应、潮汐效应与马太效应，提出滑动窗口线性注意力实现16倍训练免费长度外推。

测完 147 个 AI 助理之后，他发现用户最怕的并不是它办错事

a16z 的三人对谈以 147 个 AI 助理的实测数据为切口，拆解智能体正在分裂出的形态：从工作型、多人型到旅行型，唯独金融卡在信任这一关。节目讨论篱笆式权限、控制感的让渡，以及 agent 之间互相传话会长出什么新东...

博士创业者的十堂课：让你发表论文的本能，会杀死你的公司

YC 访问合伙人、Focal 创始人 Francois Chaubard 拆解学术出身者创业必须完成的十次视角转换：从虚荣指标到用户是否付钱，从追求新颖到坦然抄袭，从等 100% 信息到 70% 就开枪，以及为什么你雇不...

OneBox智能体协作平台，把“能用的 AI”变成“政企敢用的 AI”

今年以来，各种智能体工具快速进入人们的日常工作，但在曙光云副总裁徐良接触的政企客户中，企业对智能体的态度却有着明显差异。 一些企业已经开始大规模使用智能体，甚至尝试用数字员工改造内部业务流程。但对于更多大型企业和政府机构...

transcosmos荣膺2026"金耳唛杯"数字服务标杆企业年度10强，AI运营能力备受认可

材料赋新，创领未来：3M亮相第九届进博会，以多维科技驱动卓越创新

只存向量，不存图片，这样总该安全了吧

研究者仅凭视觉文档检索系统存储的向量索引,成功还原出47%原文词汇、45%敏感信息,并能98.4%概率精准定位原始页面,证明看似无法读取的向量其实能被反推成完整文档,打乱顺序等防护手段也可能被攻破。

给AI改个词，它数学题就不会做了：一篇关于"幽灵依赖"的论文

论文发现大语言模型推理对题目表面措辞异常敏感，据此提出SCAPO训练方法，通过半事实扰动探测词级稳定性并只对不稳定词做负向修正，在Qwen3模型上显著提升数学推理与跨领域泛化能力。

把评估预算花在哪里，才能让AI问答系统的测试结果更靠得住

研究团队用检索增强生成系统在问答数据集上做实验，探讨测试预算该如何分配给问题数量、搜索轨迹和重复读取，发现多问问题比多次重复更能降低结果不确定性，且费用效率随搜索价格变化。

6月以来播放量破10亿次：Coda与TikTok Gaming推动内容转化为商业交易

三星进博会观察|云边之间，芯片集群如何托举智能出行

手机上的3D世界：为什么你的新手机还是渲染不动一场虚拟漫游

Mobile-4DGS提出手机端统一静态动态3D高斯溅射渲染框架，通过蒙特卡洛球谐压缩、多视角密化剪枝、显式二阶运动建模和深度顺序证书，大幅降低存储与计算开销，实现手机实时高质量3D/4D渲染。

AdSpark：当AI学会拍广告，它卡在了哪里？

北大与京东团队推出AdSpark，首个面向产品广告视频生成的大规模数据集与评测基准,，包含30万条结构化标注视频,，揭示现有AI模型在产品保真度和多镜头叙事上的短板,，并验证微调带来的显著提升。

蒸馏训练里塞进一个"差生"，成绩反而涨了

NAVER AI Lab提出负策略在策略蒸馏，训练时额外引入一个比学生更弱的模型生成轨迹，与老师监督结合形成负面参照。在数学、代码、科学共13个基准上全面超越原方法，学生规模覆盖17亿到80亿参数，还兼容已有的多种蒸馏改...

当记忆也需要压缩：线性注意力模型的状态量化难题

论文提出STEPQuant，针对线性注意力循环状态的低比特量化方法，结合记忆寿命感知的比特分配与键行感知的双轴缩放拟合，在6比特下逼近FP32精度，显著压缩推理内存并提升服务吞吐效率。

当AI助手只会说"切好葱花"却不知道你是在炒菜还是在凉拌，会发生什么

论文提出ProactiveCoach数据套装，用阶段、步骤、动作三层结构训练AI助手理解任务进度，并用轻量路由器实现指导颗粒度的灵活切换，无需重新训练主模型。