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32k微调处理百万Token：21倍的推理加速，10倍的峰值显存节省，实现恒定内存消耗
CoMeT是一种新型的协同记忆Transformer架构，能够高效处理长达100万token的文本，显著提升推理速度和内存效率，分别实现21倍加速和10倍显存节省。通过全局记忆和临时记忆的协同设计，CoMeT解决了传统模型在长文本处理中的记忆瓶颈，达到了SOTA级别的性能，证明了符合认知科学的记忆机制对通用人工智能的重要性。
谁给Anthropic送去了300亿美元？
Anthropic完成了300亿美元的G轮融资，估值达到3800亿美元，主要投资方包括GIC和Coatue。资金将用于研发前沿模型和扩展算力基础设施。公司年化收入已达140亿美元，客户数量大幅增长，财富十强企业中有八家为其客户。Anthropic推出了多项新功能，并是唯一同时在AWS、Google Cloud和Azure上提供服务的前沿模型供应商。
MiniMax M2.5 发布：10B 激活参数，打进头部模型
MiniMax发布了M2.5模型，具有10B激活参数，性能与Opus 4.6相当，支持多种编程语言，显著提高了编程和搜索能力。M2.5提供两个版本，速度和价格不同，经济效益显著。模型在办公场景中表现出色，完成任务速度比前一版本快37%。内部已全面应用M2.5，提升了任务完成率和编程效率，模型权重将开源于HuggingFace。
OpenAI史上最快模型降临，每秒1000Token！代码从此「炸出来」
OpenAI发布了GPT-5.3-Codex-Spark模型，速度达到每秒1000个token，显著提高了代码生成的效率。该模型专为实时编程设计，采用Cerebras的高性能硬件，减少了延迟并提升了任务完成速度。用户可以实时协作，模型能够快速响应修改，标志着编程模式的转变。
视听分离SOTA提速6倍！清华发布首个6M高性能模型｜ICLR'26
清华大学推出的Dolphin模型通过仅6M参数实现了视听语音分离的高性能，速度提升超过6倍，突破了高性能与低能耗的瓶颈。该模型采用离散化视觉编码和热扩散注意力机制，显著降低计算复杂度，同时在多个基准测试中刷新记录，适用于智能助听器和移动设备等资源受限场景。Dolphin在分离质量和模型性能上均优于现有主流方法，展现出强大的鲁棒性和优越的听感体验。
对话原力灵机周而进：模型2.4B就够用，关键是「具身原生」；能闭环才是最高效方法
一家公司推出了一个仅有2.4B参数的具身模型DM0，声称足以支持实时处理和推理。该模型强调从零训练，结合多源数据，旨在实现感知、推理和控制的闭环智能。与DM0同时发布的还有开源框架Dexbotic 2.0和量产工作流DFOL，目标是提升具身智能的应用能力。创始人周而进强调，具身智能的核心在于真实世界的反馈和数据采集，未来将逐步拓展到更复杂的应用场景。
开源多模态推理「破壁」时刻：MMFineReason助力4B逆袭30B
开源多模态推理框架MMFineReason通过提供高质量的推理数据，成功缩小了与顶尖闭源模型的差距。该框架生成了1.8M高质量样本，展示了小模型在复杂推理任务中的强大性能，甚至超越了更大参数的模型。数据选择和结构化推理链的优化是关键因素，证明了数据驱动的方法在提升模型能力方面的重要性。
请回答2026：38位中国AI关键人物的Magic Moment和趋势判断｜甲子光年
2025年是中国人工智能的关键之年，行业关注点从模型规模转向技术的实际应用和长期运行能力。38位关键人物分享了他们的「魔法时刻」和对2026年技术趋势的看法，强调多模态模型、长期记忆、持续学习能力和智能体协作的重要性。未来，AI将从工具转变为伙伴，推动企业重塑和商业模式创新。
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02月13日AI资讯 | 智谱发布GLM-5旗舰模型；高德发布ABot具身基座模型；小米开源机器人VLA大模型；小红书开源图像编辑SOTA模型；Anthropic警告Claude安全风险
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com//article/307629a6-152d-81c1-bc02-ee1a50502849
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
