旋转位置编码的外推能力增强：NTK缩放与YaRN
技术领域：位置编码 / 长文本外推RoPE（Rotary Position Embedding）当前占据主导地位，但直接外推到训练长度之外的
技术
更新时间：2026-08-03
模型权重合并的两种数学原理：任务向量插值与模型平均
技术领域：模型合并 / 增量学习将多个微调后的模型合并为一个多能力模型，无需额外训练。主流方法包括任务向量（T
人类反馈强化学习中的奖励建模与策略优化
技术领域：RLHF / 对齐技术RLHF使大模型能够遵循人类偏好。其技术链条包括偏好收集、奖励建模、强化学习优化
混合专家模型的路由策略演进：从Sparse MoE到Soft MoE
技术领域：模型架构 / 稀疏计算MoE（Mixture of Experts）通过条件计算大幅扩展模型参数而不成比例增加计算量。路
扩散模型确定性采样：DDIM与EDM的数学原理与加速策略
技术领域：生成模型 / 扩散采样加速扩散模型的生成过程通常需要数百步迭代，DDIM（Denoising Diffusion Implicit
Figure 03人形机器人连续直播200小时：具身智能工业级作业压力的工程验证
2026年5月，Figure AI的三台F.03人形机器人在真实物流流水线上进行了一场前所未有的持续直播：原计划8小时，在三
高通AI250：近存计算架构对“内存墙”瓶颈的系统性破解
高通AI250是2026年至2027年AI推理芯片赛道最受关注的架构创新之一。该芯片首次在数据中心级AI推理场景中引入近存计算（Near-Memory Computing）创新内存架构，通过提供超过10倍的有效内存带宽提升并显著降低功耗，为AI推理工作负载带来跨世代的性能与能效突破。
AMD锐龙AI Max 400：x86平台统一内存架构的本地化大模型新范式
2026年5月21日，AMD正式发布锐龙AI Max 400系列处理器（代号Gorgon Halo），其核心突破在于首次在x86平台上实现最高192GB的统一内存配置，一举打破此前128GB的容量天花板。统一内存架构的核心优势在于CPU、GPU与NPU共享同一内存池，无需在芯片间反复搬运数据。在这一架构下，用户可将高达160GB直接分配给集成显卡作为显存使用，使该处理器成为全球首款能在本地端运行3000亿参数以上超大语言模型的x86客户端芯片。
Gemini 3.5 Flash：轻量级模型的Agent性能颠覆
谷歌同期发布的Gemini 3.5 Flash引发了更直接的行业震动。该模型被定位为轻量级（Flash），却在MCP Atlas这一Agent基准测试上取得了83.6%的SOTA水平，超越了GPT-5.5的75.3%和Claude Opus 4.7的79.1%。这意味着一个Flash级模型在“干活能力”上已经逼近甚至超过了许多竞品旗舰。
谷歌Gemini Omni：世界模型从“感知”到“物理模拟”的架构跃迁
谷歌发布了Gemini Omni，将其定义为“世界模型”向前迈出的关键一步——AI正从预测文本转向模拟现实。Omni构建在全模态架构基础之上，融合了谷歌三大核心技术底座：Gemini基座模型的理解能力、Nano Banana的图像生成能力、Veo的视频生成能力。
Cohere Command A+：Apache 2.0真开源与MoE量化工程突破
Cohere发布Command A+，这是该公司首个MoE架构大模型，总参数规模2180亿、激活参数250亿，采用Apache 2.0许可证实现真正意义上的开源，而非行业常见的带限制性条款的“开放权重”。
DeepSeek V4-Pro API永久降价75%：技术驱动型成本重构的商业逻辑
DeepSeek宣布其旗舰模型V4-Pro的API调用价格永久下调75%，输入端（缓存命中）价格降至每百万Tokens仅0.025元，刷新中国全球同类服务最低定价纪录。
LaST-R1：让机器人学会“先想清楚再动手”
5月中旬，至简动力联合北大、港中文提出了LaST-R1——一种新的具身智能强化学习框架，首次将“隐空间物理推理”塞进强化学习的优化闭环。在LIBERO仿真基准上，1条轨迹预热后平均成功率达到99.9%；真实任务中比当前最强模型π0.5高出22.5%。它的核心思路是：机器人不应只是“记住了动作轨迹”，而应该在物理世界里“先想明白再行动”。
GLM-5.1高速版：400 token/s，把推理引擎重写了一遍
智谱联合TileRT推出GLM-5.1高速版API，输出速度达到400 tokens/s，刷新全球大模型厂商标杆。更值得关注的是背后的技术——他们用一套全新设计的推理引擎，打破了过去“高性能模型必然高延迟”的行业天花板。
Qwen3.7-Max：一个35小时自主进化的AI智能体
5月22日，阿里千问旗舰模型Qwen3.7-Max正式上线，全球综合排名第五、国产第一。最硬核的不是分数——它在一个从未接触过的新芯片平台上，自主编程35小时，完成了一颗核心推理内核的性能优化，最终拿到了10倍加速。