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如果人类的大脑像现在的LLM Agent一样工作，记住每一句今天明天的废话，我们在五岁时就会因为内存溢出而宕机。真正的智能，核心不在于“存储”，而在于高效的“遗忘”与“重组”。
作者来自 Nanyang Technological University（MMLab） 与 SenseTime Research，提出 Prism Hypothesis（棱镜假说） 与 Unified Autoencoding（UAE），尝试用 “频率谱” 的统一视角，把语义编码器与像素编码器的表示冲突真正 “合并解决”。
上个月我和黄叔在视频号连麦，顺手注册了这个公众号。说实话，当时心里没底，也就是抱着试一试的心态。
今天凌晨，喜欢闷声做大事的 DeepSeek 再次发布重大技术成果，在其 GitHub 官方仓库开源了新论文与模块 Engram，论文题为 “Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models”， 梁文锋再次出现在合著者名单中。
过去一年，大模型在语言与文本推理上突飞猛进：论文能写、难题能解、甚至在顶级学术 / 竞赛类题目上屡屡刷新上限。但一个更关键的问题是：当问题不再能 “用语言说清楚” 时，模型还能不能 “看懂”？
西湖心辰还在近两年连续推出了多款AI社交应用，如Fantasia、Joyland以及刚刚上线4个月的My Loverse，其中专注于二次元群体的Fantasia也在欧美市场备受关注，2025年总下载量接近290万，总收入达到约323万美元。
大模型能写代码、解奥数，却连幼儿园小班都考不过？简单的连线找垃圾桶、数积木，人类一眼即知，AI却因为无法用语言「描述」视觉信息而集体翻车。大模型到底「懂不懂」，这个评测基准给出答案。
这些改变世界的产品，最初居然都是不被当回事儿的支线项目（side project）？！
2026硅谷「爽文剧本」已备好：Ilya将卖掉SSI、OpenAI可能吞下Pinterest、特斯拉将接盘xAI、苹果AI有望翻身……这些惊人预言到底哪些会在2026年成真？
Deepmind推出的SIMA 2，让智能体能在虚拟环境（商业游戏）中，边聊天边进行复杂的多模态推理。作为具身通用智能的原型，SIMA 2已从静态数据集迈向无限程序化生成的训练场。