36.4万超声图文对！中国团队构建首个大规模超声专属数据集，让AI真正读懂临床诊断语义丨CVPR'26
36.4万超声图文对！中国团队构建首个大规模超声专属数据集，让AI真正读懂临床诊断语义丨CVPR'26超声领域也有大模型了！
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8733 点击 2026-04-13 09:38
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超声领域也有大模型了！
近日，哈尔滨工业大学（深圳）联合深圳河套学院、Independent Researcher提出了隐式思考模型 LRT（Latent Reasoning Tuning），通过一个轻量级的推理网络，将大模型冗长的「思维链」压缩为紧凑的隐式向量表征，一次前向计算即可完成推理，无需逐 token 生成数千字的中间推理过程。
今年 2 月，一位 Mastodon 用户随手敲了一句话丢给四个主流大模型：「我想洗车，我家距离洗车店只有 50 米，请问你推荐我走路去还是开车去呢？」
4 月 10 日晚，灵初智能发布了大模型、数据集与合作计划：包括策略模型 Psi-R2、世界模型 Psi-W0，以及总规模近 10 万小时的人类操作数据。它想回答的问题也很直接 —— 当真机数据不再是唯一解，机器人还能靠什么继续 scaling？
字节Seed最新研究，让大模型能“原地改参数”了。既不用改模型结构，也不用重新训练，还跑得很快。具体是这么个情况。智能体时代嘛，大家都知道模型们面对的任务开始变得越来越复杂、上下文越来越长。
AI交互的「机械感」消失了！今天，豆包甩出原生全双工语音大模型Seeduplex，不仅能边听边说，甚至能听懂你在思考时的「卡壳」，就算环境再吵也不怕，抗干扰能力直接拉满。
让大模型真正走进现实世界，是当下最迫切的需求之一。
RL之后，大模型为什么更容易「越训越单一」？面对五花八门的改进思路，也许答案并不复杂：先试着改一改KL项。
被动成为新一代 AI 黄埔军校的字节跳动。
大模型（LLM）的世界知识和推理能力是实现下一代推荐系统，即基于大模型的推荐系统（LLM4Recsys）的重要基石。来自meta ai的研究者们尝试将推理模型引入再排序阶段，推荐系统的最后一环。