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让大模型 "读得更长" 一直是 Agent、深度推理和海量资料整合等场景的刚需，但标准全注意力机制的计算量随序列长度呈平方级增长，始终是横亘在长上下文建模面前的三座大山。
Databricks 表示 正在进行由 Coatue Management 领投的新一轮融资，公司估值为 1880 亿美元，比去年 12 月上次融资后的估值增长 40%，也高于上个月 The Information 报道 公司曾在考虑的 1750 亿美元估值。
来自港科大的研究团队提出了RepetitionCurse，这是一种针对MoE大模型服务的黑盒压力测试方法。它不需要模型权重，不需要梯度，也不需要知道后端专家如何部署，只利用高度重复的输入模式，就能诱导专家路由把大量token路由到同一小批专家上。
Kimi K3 是一个 2.8 万亿参数模型，基于 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差（Attention Residuals）技术构建，原生支持视觉理解，并拥有 100 万 token 上下文窗口。它是全球首个开源的 3 万亿级别模型，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。
外媒Axios称，K3定价远低于它所挑战的高端模型，美国AI公司的高价策略还能维持多久？巧的是，就在最近，两大巨头正在打客户争夺战。此前，特曼在X上发帖，不提新模型，开头就是一句认错：
WAIC 前夕，星尘智能（Astribot）新模型 Lumo-2，直接在官网甩出 20 + 真机视频 ——这背后，是星尘智能发布的第二代具身基座模型，也是业内首个面向家庭场景的隐式世界 - 动作模型（Latent World-Action Model），同步发的，还智能体 Agent Philia。
阿里巴巴达摩院的最新工作RynnWorld-Teleop对此给出的方案是：用生成式世界模型替代真实机器人。操作员的手势驱动一个实时视频生成器，由“数字世界中的机器人”完成全部视觉演示，同时自动获得关节级的动作标签。该方案被称为数字遥操作（Digital Teleoperation）。
最近，一篇名为 FreeStyle: Free Control of Style-Content Dual-Reference Generation from Community LoRA Mining 的工作引起了不少关注。换句话说，FreeStyle 研究的是 style-content dual-reference generation，也就是「内容 - 风格双参考生成」。
近两年，视频生成模型在具身智能领域受到持续关注。从 UniPi、SuSIE 到各类 action-conditioned video generation 变体，其核心思路一致：先由模型生成一段未来视频，再从中提取动作信号供机器人执行。
近日，商汤科技发布并全面开源日日新SenseNova-Vision理解生成统一视觉大模型，试图宣告视觉AI“缝合怪”时代的终结。截至当前，该模型综合得分登顶Hugging Face Any-to-Any Leaderboard，位列该全模态任意输入输出开源模型榜单全球第一。