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　　3月24日，京东宣布开源基础大模型JoyAI-LLM Flash的Instruct版本，该模型创新引入基于“纤维丛”理论的FiberPO强化学习方法，实现技术突破，在19个权威基准测试中表现优异，同等参数规模下跻身行业一梯队水平。与此同时，针对开发者关注的“龙虾”智能体，以及背后高昂的token成本问题，京东云基于JoyAI大模型，通过开源OpenClaw架构推出轻量云主机一键部署、一体机、云上SaaS版等多元产品形态，覆盖多样化需求。自研云原生推理框架优化推理成本，同时推出CodingPlan大模型套餐包，持续释放token降本红利。据统计，京东云“龙虾”系列产品上线后，近一周token调用量环比增长高达455%。

　　2026中关村论坛期间，昆仑万维正式推出Matrix-Game 3.0、SkyReels V4及Mureka V9三大核心模型。此次发布的模型在游戏、视频及音乐生成领域均达到业界领先水平，国产AIGC技术正从实验室演示向量产化、工业级应用加速过渡。从技术细节看，Matrix-Game 3.0通过物理仿真与实时交互优化，实现了720P分辨率下40FPS的稳定生成；SkyReels V4则在音画同步与精准控制上取得突破，登顶Artificial Analysis Arena多项榜单；Mureka V9重点提升了音乐创作意图的可控性与成品质感。昆仑万维同步发布了以“3+1”为核心的2026 AGI战略，旨在通过底层模型支撑三大AI原生平台，构建AI平台经济生态，实质性降低内容创作门槛。

　　谷歌近日推出了一种可能降低人工智能系统内存需求的压缩算法TurboQuant。根据谷歌介绍，TurboQuant压缩技术旨在降低大语言模型和向量搜索引擎的内存占用。该算法主要针对AI系统中用于存储高频访问信息的键值缓存（key-value cache）瓶颈问题。随着上下文窗口变大，这些缓存正成为主要的内存瓶颈。TurboQuant可在无需重新训练或微调模型的情况下，将键值缓存压缩至3bit精度，同时基本保持模型准确率不受影响。对包括Gemma、Mistral等开源模型的测试显示，该技术可实现约6倍的键值缓存内存压缩效果。此外，在英伟达H100加速器上的测试结果显示，与未量化的键向量相比，该算法最高可实现约8倍性能提升。研究人员也表示，这项技术的应用不局限于AI模型，还包括支撑大规模搜索引擎的向量检索能力。谷歌计划于4月的国际学习表征会议（ICLR 2026）上展示TurboQuant技术。