从千问变动到 “AI 英雄传”，与 DINQ 高岱恒聊传奇 AI 研究员们
从千问变动到 “AI 英雄传”，与 DINQ 高岱恒聊传奇 AI 研究员们这是自我实现的过程，这是 “无限游戏”。
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5960 点击 2026-03-17 09:26
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这是自我实现的过程，这是 “无限游戏”。
AI竞赛，已经踩下油门，开始全力冲刺！2026下半年，三巨头OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic将甩开所有人，递归自我改进的引擎已点火。接下来六个月，人类文明或将永久改写。
随着生成式人工智能在医疗领域的加速渗透，越来越多的病历、影像报告及各类临床文本正逐步纳入 AI 参与生成的范畴。这一旨在提升医疗效率的技术革新背后，潜藏着威胁诊断安全性的深层隐患。
当AI的生成能力逐渐成为标配时，设计AI的竞争核心已不再是谁更会出图，而是谁能真正接管设计师从创意沟通到商业落地的完整工作流，将设计、协同与产业生态整合成一个无缝的系统。这预示着一场范式转移，而最近发布的暗壳AI Agent2.0，或将成为万亿人居产业的生态破局者。
最近几年，大模型赛道好不热闹。
七天时间，从神坛到凡间，从泡沫到实用。
朋友们，你们是不是也这样： 遇到问题，打开ChatGPT，噼里啪啦打一堆提示词，它给你生成一段代码、一个方案，然后呢？
随着高分辨率图像理解与长视频处理需求的爆发式增长，大型视觉语言模型（LVLMs）所需处理的视觉 Token 数量急剧膨胀，推理效率成为落地部署的核心瓶颈。Token 压缩是缩短序列、提升吞吐的直接手段，但现有方法普遍依赖注意力权重来判断 Token 重要性，这一路线暗藏两个致命缺陷：
吉林大学&微软亚洲研究院等团队提出MindPower框架，让机器人像人一样理解他人想法并主动帮忙，构建了首个以机器人为中心的心智推理评测体系，通过六层推理链条，让AI不仅看懂场景，更能推断意图、做出决策、执行动作，显著提升助人能力。
当 Transformer 席卷计算机视觉领域，高分辨率图像、超长序列任务带来的算力与显存瓶颈愈发凸显：标准 Softmax 注意力的二次复杂度，让 70K+token 的超分辨率任务直接显存爆炸，高分辨率图像分割、检测的推理延迟居高不下。