大模型能力持续演进，但 AI 的下一阶段竞争正在发生变化。模型能力之外，如何构建可靠的智能体、完善 AI 工程体系，并让 AI 在复杂业务环境中稳定运行，正在成为产业探索的新重点。
8 月 21 日-22 日，AICon 全球人工智能开发与应用大会将在深圳举办。大会全日程现已 100%上线，来自产业一线的技术专家将围绕 Agent 工程化、大模型基础设施、AI Native 研发、具身智能等前沿方向，分享 AI 时代的技术探索与工程实践，共同探讨 AI 从能力突破走向系统构建的新路径。
浙江大学百人计划研究员庄博涵已确认出席 “大模型效率工程与 Agent 系统实践” 专题，并发表题为《面向多模态推理的高效长上下文建模》的主题分享。2026 年，多模态大模型正从“被动感知”走向“主动执行”，而不断增长的上下文长度与生成成本，使“效率”成为其规模化落地的核心瓶颈。本次分享围绕面向多模态理解与生成的高效推理，介绍团队在大模型“算法—系统协同设计”上的最新进展：高效注意力方面，覆盖支撑长上下文的稀疏 / 线性注意力；高效记忆方面，介绍基于 KV-cache 压缩与缓存管理的显存优化；高效解码方面，分享近期并行解码策略。在此基础上，串联多模态大模型（Agent）在理解、生成等核心能力上的实践；并进一步简单介绍面向视频生成对齐的高效扩散强化学习，以及在交互式世界模型评测上的探索。最后分享对高效基础模型未来走向的思考，包括 agentic loop 等。在本次演讲中，庄博涵将对此展开详细介绍。
庄博涵，浙江大学百人计划研究员、博士生导师，入选国家级高层次青年人才计划。主要研究高效大模型算法与系统协同优化，致力于打造极致 Token 性价比，并围绕 Agent Loops、World Models 和 Embodied AI 开展前沿研究。曾任 Monash University 长聘助理教授并创立 ZIP Lab，与多家全球头部科技企业保持深度科研合作。实验室首批 7 名博士毕业生均进入顶尖企业或高校，包括 DeepSeek、ByteDance Seed 等，多人入选头部人才计划；本科毕业生多赴世界一流高校攻读 PhD，有成员获 UC Berkeley 博士奖学金。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲：
Efficient AI：算法与 infra 协同设计
高效注意力：化解注意力随序列长度二次增长的瓶颈，支撑长上下文理解与长视频生成。
高效记忆：通过 KV-cache 压缩与缓存管理，突破长序列推理的显存瓶颈。
高效解码：通过并行解码提升推理吞吐、降低生成时延。
2. 多模态大模型（Agent）的核心能力：理解与生成
理解：在有限算力下高效理解长视频，并支撑空间推理与决策。（场景：空间推理、视频推理）
生成：以更低成本实现世界模型生成。（场景：3D 世界生成重建，长视频生成）
评测：用可诊断的基准牵引世界模型的演进。
3. 总结与展望
实践场景说明：
World Model 推理提速
面向游戏，具身等仿真场景，World Model 不仅需要生成高质量视频，还需要支持低延迟的实时交互的生成速度，对此，我们团队做了很多工作。
在系统层面，我们提出了 FPSAttention 针对视频 DiT 的三维注意力进行改进。在 NVIDIA H20 上运行 Wan2.1-14B、生成 720p 视频时，注意力算子最高加速 7.09×，端到端视频生成加速 4.96×，同时保持生成质量基本无损。
在算法层面，我们也做了许多工作，其中 FlashBlock 在 block diffusion 范式探索新的缓存机制，在长文本和视频生成实验中实现最高 1.44× token 吞吐提升和 1.6× 注意力耗时降低，并且几乎不影响生成质量。近期的工作 Mirage 将视频模型的空间记忆保存在潜空间中，使得三维缓存的显存占用降低最高 55 倍，并且有最高 10x 的端到端加速，并且在 WorldScore 上取得了最佳结果。
根据我们针对 Block Diffusion 范式的系统与算法的研究，正在持续整合到我们的统一的框架 Inferix，Inferix 进一步提供面向 World Model 的 Block Diffusion 推理引擎，支持 KV-cache 管理、流式视频生成和交互式 world rollout
Agent loop 里面的效率问题
在现在的 Agent 框架，比如 Claude Code，Codex，OpenClaw 中，上下文长度正在越积越长，首轮 prefill 时间和 KV cache 的显存占用正在不断上升。
在系统层面，为了解决上述问题，我们提出了很多工作，比如 TriAttention 面向长推理中的 KV-cache 压缩，在 AIME25 的 32K token 生成实验中，在保持与完整注意力相当推理准确率的情况下，实现 2.5× 吞吐提升或 10.7× KV-cache 显存压缩。
在算法层面，我们也提出一些加速方案，例如我们探索在 Agent 任务中进行大小模型协同工作来提高效率。R-Stitch 根据熵来切换大小模型。其在不同尺寸的模型的推理任务上分别实现 3-4 倍的加速，同时保持接近完整大模型解码的准确率，而 Agent-as-a-Router 将模型选择本身设计成 Agent Loop，在 2900 个编码任务上测试，带 router 的框架的平均任务得分高于 opus 的分数，并且成本不到 opus 的一半。
这样的技术在实践过程中有哪些痛点？
效率与质量的权衡问题。稀疏/线性注意力、KV-cache 压缩等手段可显著降本提速，但往往会带来可控但非零的质量损失，且最优适配区间会随任务、模态、序列长度发生漂移，需要投入大量精力调参与验证，无法通过一套配置适配所有场景。
听众收益
系统了解面向多模态理解与生成的高效推理全链路方法（稀疏 / 线性注意力、KV-cache 压缩与缓存管理、并行解码）及其算法—系统协同设计思路。
了解这些效率技术如何落地到多模态 Agent 的理解、生成等能力，以及视频生成对齐、世界模型评测的最新实践。
获得对高效基础模型未来方向的判断，为自身技术选型与工程落地提供参考。
除此之外，本次大会还策划了AI Infra、推理工程与异构计算、超级个体与蜂群智能的共生进化、迈向机器人 AGI 的关键技术与产业实践、Agent 安全：从风险到可控、大模型效率工程与 Agent 系统实践、AI Agent 高价值商业场景实战等 10 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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