Diffuplex：全双工语音离散扩散
NVIDIA 研究者在 arXiv 论文《Full-duplex Spoken Language Modeling with Discrete Diffusion》（arXiv:2610.
连夜蹬了K3.1 pro之后，我觉得Kimi可能真的要做具身智能了
用上K3.1 Pro，我的第一反应是:快了。哪怕用的是Pro，也比之前的K3快了很多。独立评测机构Artificial Analysis公布的综合指数中，K3.1 Pro从K3的44分升到55分，排名第4。
独家丨中国 AI 最有权力的数据掌舵人：8 家公司，11 位核心负责人
2026 年秋天，大模型行业水面之下同时发生了两件事。第一件事发生在创投市场。9 月中旬，成立不到一年的中国 AI 评测与合成数据初创公司 UniPat AI被曝即将完成约 3 亿美元融资，由阿里拟领投，腾讯、红杉中国等跟投，估值飙至25 亿美元。
实测Kimi K3.1 Pro，离第一梯队还有多远？
Kimi K3.1 Pro 在 AA 指数从 44 分跳到 55 分，是首个越过 50 分的国产模型，3 万亿参数、1M 上下文依旧开源。
模型听见了，却为什么记不住？EnvMem 揭开多轮语音模型的「声学失忆」| GAIR Paper 130
EnvMem 发现，多轮语音模型的声学记忆并未彻底消失，而是在网络深处逐渐走偏。围绕这个问题，来自墨尔本大学、KAIST、奥克兰大学和新南威尔士大学的研究团队提出了 EnvMem，并系统分析 Qwen2.5-Omni、Qwen2-Audio 与 Kimi-Audio 的多轮声学记忆。
开源大模型家族版本地图（2026-10）
一、技术谱系：谁先提出，谁在跟技术关键出处后来采用的MLA（低秩压缩的 KV）DeepSeek-V2（2024-05）DeepSeek-V3 / V3.2、Kimi K2 / K2.5 / Linear / K3、GLM-5 / 5.
中国 AI 最有权力的数据掌舵人：8 家公司，11 位核心负责人
而在 UniPat 身后，前字节 Seed 成员创办的智能知识、前 MiniMax 骨干创办的 Copula Lab、以及获红杉、BAI 与鼎晖连轮押注的原壤智能都在今年密集浮出水面。
首篇多模态大模型「音频推理」综述出炉，万字拆解四大前沿路径
论文标题:A Survey of Audio Reasoning in Multimodal Foundation Models。
NeurIPS 26 | 从声音到回应，AI如何理解并表达共情？
一句 “我懂你” 背后，AI 究竟需要理解什么?但在真实对话中，同样的几个字，可以说得轻松自然，也可以伴随着压低的声音、迟疑的停顿，或一声叹息。