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AI & Enterprise
Team Naver亮相ICML 2026，集中展示大语言模型安全与物理AI研究成果
Team Naver在首尔COEX举行的ICML 2026上集中展示多项AI研究成果，涵盖大语言模型安全、模型与智能体运行效率，以及3D空间理解与物理世界扩展等方向。其中，基于Stable-GFlowNet的大语言模型红队测试研究入选Spotlight；SyMerge、FlowBot和“Seoul World Model”等项目也同步亮相。
AI & Enterprise
Dinothicia开源STAR-KV技术，缓解大语言模型推理内存瓶颈
AI基础设施企业Dinothicia公开了KV缓存压缩技术STAR-KV的论文和源代码。论文实验显示，该方案仅凭低秩压缩即可将KV缓存最高减少75%；结合混合精度量化后，整体压缩幅度最高可达20倍，旨在缓解大语言模型长上下文推理中的内存和速度瓶颈。
AI & Enterprise
SK Telecom论文亮相ICLR 2026：AI推荐模型可更精准识别用户真实偏好
SK Telecom在ICLR 2026公开AI推荐模型研究成果，提出自研C-APO“冲突偏好优化”技术，通过识别并削弱用户行为数据中的冲突偏好，区分长期一致偏好与短期表面偏好，以提升推荐准确性和可解释性。公司计划后续将该技术应用于Agent推荐系统。
