在大语言模型推理领域，虽然「推测解码」（Speculative Decoding，SD）已成为加速生成的标准配置，但它依然存在一个致命弱点： drafting（草拟）和 verification（验证）之间必须串行进行。
FLUX 、Qwen-Image 等多模态生成模型的推理速度一直是工业级多模态模型落地的痛点。传统的特征缓存（Feature Caching）方案在追求高倍率加速时，常因瞬时速度的剧烈波动导致轨迹漂移。
林俊旸离职了，但 Qwen 不能停。最近 Qwen3.5-Omni 发布，一个原生全模态大模型，文本、图片、音频、视频的理解与生成，集于一身。 这不是第一个试图「什么都做」的模型。过去两年，多模态是所
我自己用 Coding Plan 也有一段时间了，最开始只是为了省点 API 钱，后来各家陆续推出固定月费套餐，我发现选起来比想象中复杂。Codex、Claude Code、Cline、OpenClaw 这些工具让开发者越来越习惯用自然语言驱动代码生成和任务执行，但高频调用带来的 API 成本也成了一笔固定开销。
全世界都在等ASI降临，OpenAI却在年初悄悄上线广告位。9亿用户撑不起数百亿美元的算力账单，智力正在贬值，神仙也得下凡赚钱！
长上下文推理已经成了VLM/LLM的默认形态。
3 月 16 日，在刚刚结束的 NVIDIA GTC 2026 大会上，黄仁勋在长达三小时的 Keynote 演讲中发布了 NVIDIA Agent Toolkit 和 AI-Q 开放智能体蓝图，将 AI Agent 定位为下一个重大前沿。
3 月 31 日，智谱（02513.HK）发布上市后首份年度业绩。2025 年全年收入 7.24 亿人民币，同比增长 132%，是国内收入规模最大的大模型公司。同时，MaaS API 平台 ARR 约 17 亿人民币（约 2.5 亿美金），过去 12 个月增长 60 倍
对于 Anthropic 而言，这是继前几天 Mythos 模型文档外泄后的又一次严重 OpSec事故。但对于整个大模型应用层的开发者和行业研究者来说，这份源码却是一份毫无保留的、价值极高的前沿 AI Agent 工程架构白皮书。
具身数据层的全球竞赛正在迅速升温。NVIDIA Research在2026年发布EgoScale数据与训练框架，在Ego-centric人类操作视频上训练VLA模型，用 20,854小时带动作标注的第一人称人类视频，观察到数据规模和验证损失之间接近对数线性的scaling law。1X收集人类第一视角及家庭行为数据，通过 Sunday项目采集百万小时级家庭场景视频。
