图像压缩的核心目标是在尽可能低的码率下保留尽可能高的视觉质量。近年来，学习式图像压缩方法在客观指标和主观感知质量上取得了显著进展，但在极低码率场景下仍面临明显挑战：传统率失真优化方...

Cohere推出了动态推测解码技术，能够根据显卡状态实时调整猜字数量，从而解决了固定数量导致的速度瓶颈。该技术在不同批次大小下优化性能，提升推理速度，特别是在强化学习和大模型服务中表现突出。动态方案确保在各种环境下的稳定性，避免了传统方法的速度波动问题，并已整合进vLLM框架，用户可直接受益。

蚂蚁集团旗下的灵波科技发布了空间感知模型LingBot-Depth 2.0，该模型基于1.5亿数据训练，显著提升了深度估计和物体识别能力，尤其在透明和反光物体的识别上表现优异。同时，灵波推出了视觉基座模型LingBot-Vision，增强了机器人视觉能力。这两者的结合将推动机器人技术的商业化应用，助力行业发展。

本文介绍了如何在Kubernetes集群中运行自托管的只读AI代理，利用GitHub Actions和Argo CD进行CI/CD。该代理通过Kubernetes API观察实时状态，确保数据不离开集群，允许在集群内部进行推理，提供具体的可操作建议。文章还讨论了代理的架构、CI/CD链及其只读设计的重要性，强调安全性和可审计性。

文章探讨了大脑的分类机制，认为分类是感知的起点而非终点。大脑通过预测加工节省能量，主动猜测感官输入，形成对世界的理解。这一理论解释了颜色感知、疼痛体验及精神疾病的成因，强调感知是大脑构建的结果，而非客观现实。

高通汽车业务在2026财年第二季度营收达13亿美元，同比增长38%。预计年收入将突破60亿美元。高通与多家企业合作，推动智能体技术，提升汽车AI能力。其核心产品线包括骁龙8775、8397和8797芯片，针对不同市场需求。尽管高通市场占有率领先，但英伟达和联发科等竞争对手也在积极布局，汽车芯片市场竞争激烈。

SKAI Intelligence与首尔大学AI研究院签署合作备忘录，联合研究机器人感知与抓取技术，重点包括物理AI核心视觉、多物体识别与位姿估计，以提升机器人抓取的精度与稳定性。双方还将推进政府研发课题和人才交流。

韩国科学技术院等研究团队开发了PAVAS技术，该技术能够根据视频中的物理特性生成更真实的音效。它不仅能识别物体，还能推断物体的质量和速度，从而提升音效与视觉的匹配度。此技术有望在影视、AR/VR等领域应用，推动生成式AI的发展。

这篇文章探讨了意识的多种理论，强调意识是一个复杂的过程，而非单一功能。意识始于身体信号，通过注意、反思、记忆和预测形成闭环。大脑处理感知信息，产生自我意识，并利用记忆进行预测，影响注意力。最终，意识是身体、感知、注意、记忆和行动的实时整合。

本文讨论了为AI赋予时间感知能力的技术挑战，包括不同AI的时间精度差异和Claude时间查询工具开发中的缓存问题。尽管许多AI具备时间感知能力，但表现不一。作者为Claude开发工具，解决了其时间提示的不准确性，通过调整代码克服了缓存问题。

IBM与英伟达、三星联合展示了一种内容感知存储系统，支持千亿级别向量的存储与检索，查询延迟为694毫秒，召回精度达90%。该系统利用IBM Storage Scale System 6000、英伟达H200 GPU和三星固态硬盘，显著缩短索引构建时间，适用于PB级非结构化数据的企业级解决方案。

大华股份推出驰光相机系列，利用AI技术提升智能感知能力，具备全天候、高可靠性，能精准识别车辆信息，适用于交通管理。该产品结合视觉感知与AI算法，提高交通事件管理效率，解决车牌模糊问题。