面向视觉语言模型的强化隐空间推理:先分解、看,再推理|EMNLP'26
面向视觉语言模型的强化隐空间推理:先分解、看,再推理|EMNLP'26埃默里大学提出的Decompose–Look–Reason(DLR)框架被EMNLP 2026接收,该方法通过分解问题、按premise提取视觉latent再推理,在Qwen3-VL-8B-Thinking上于V*、MathVista等基准取得显著提升。
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埃默里大学提出的Decompose–Look–Reason(DLR)框架被EMNLP 2026接收,该方法通过分解问题、按premise提取视觉latent再推理,在Qwen3-VL-8B-Thinking上于V*、MathVista等基准取得显著提升。
中科大与智象HiDream.ai团队提出Hi-DiT,采用时间门控机制在共享Transformer中分阶段协调Latent与Pixel双流以兼顾生成效率与细节保留,在ImageNet 256×256上达到1.06 FID,论文已被ECCV 2026接收。
GLM-5.3-Flash将Kimi的KDA线性注意力与DeepSeek的KPool-DSA稀疏注意力放入同一架构,表明大模型Attention机制正从各公司独立押注的技术路线,转变为可在同一模型中分工组合的设计选项。
Z Potentials获悉,Physical AI公司息壤开物近日连续完成数亿元种子轮及天使轮融资,目前估值达5亿美元。本轮融资由敦鸿资产领投,华控基金、三花控股、银杏谷资本、泽然资本、本坚基金、天使基石、标朴投资等机构跟投。募集资金将主要用于原生物理AI模型的规模预训练、真实物理交互数据建设、核心研发人才引入及场景验证。
过去一年,AI数据市场经历了几轮剧烈的主题切换:从标准Coding到垂直行业,从合成蒸馏到真实场景,从任务够长就是好数据到什么任务值得解。需求每两个月刷新一次,供给侧的生存法则也在同步重写。在这个过程中,一些原本隐身于产业链深处的角色开始浮出水面——数商,就是其中之一。
从正式运行到登顶全球榜单,只用了两个月。一支中国创业团队,闯进了巨头扎堆的交互式世界模型第一梯队。
大模型越来越会 “想”,也越来越能把 GPU 显存 “想满”。 在数学、科学问答和代码生成等任务中,reasoning model 往往会生成数千乃至数万 token 的长推理链。随着生成持续进行,每
Z Potentials独家获悉,LiberAI完成新一轮数亿元Pre-A++轮融资,投资方包括中关村科学城、达晨财智、高信资本、华映资本等。5个月内,LiberAI已获得红杉中国、真格基金、美团龙珠、顺为资本等顶级机构的连续押注,累计融资超十亿。
谷歌发布 Gemini 3.8 Live 与 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时语音模型,后者支持后台异步推理与工具调用以解决语音 Agent 在任务执行中的沉默问题,两款模型已在 Gemini API 和 Google AI Studio 向开发者开放。
Z Potentials独家获悉,亿格云已完成近亿元人民币B+轮融资。本轮由MTR Lab与北极光创投联合投资,航行资本担任独家财务顾问。