【博客翻译】使用PyTorch加速生成式AI第四部分：Seamless M4T，快速优化

这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分，专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph，在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速，端到端推理2.7倍加速。

LLM长文本内卷，谁是真英雄？告别跑分玄学，我们需要一把“公道秤”

OpenNLG Group做了统一长上下文评估框架LOOM - Scope，兼容主流benchmark、model和长上下文加速方法。该框架围绕BENCHMARK、DEPLOYMENT和EVALUATOR三大核心模块，还提出LOOM - Bench应对评估成本制约。

AI圈惊天丑闻，Meta作弊刷分实锤？顶级榜单曝黑幕，斯坦福MIT痛斥

Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍

大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。

突破长视频生成瓶颈：南大、TeleAI推出全新AI生成范式MMPL，让创意一镜到底

当前AI长视频生成面临质量骤降、细节崩坏、生成低效等问题。南京大学联合TeleAI推出MMPL新范式，首创“宏观规划、微观执行”双层生成架构，实现分钟级高质量长视频稳定生成，效率显著提升。

毕业7年，身价破亿！清北AI天团血洗硅谷，奥特曼被逼分天价股份

清北中科等名校毕业生在硅谷成超级明星，谷歌因Meta挖人给员工涨薪，OpenAI为留人给部分员工加薪、送1/3股权。AI人才薪资差距大，国内AI人才也多出身名校，需求和高薪职位增长快。

大模型再爆弱点！旧记忆忘不掉，新记忆分不出，准确率暴降 | ICML'25

弗吉尼亚大学和纽约大学研究人员用「前摄干扰」概念设计测验PI - LLM，测试大语言模型（LLM）上下文检索能力。结果显示，随干扰增加，模型准确率对数下降至零，提示工程效果有限，需调整模型架构或训练范式。

全球顶尖大模型一夜惨遭血洗！最难测试人类拿满分，AI第一名得0.2%分

全球最难AGI测试ARC - AGI - 3上线，人类满分通关，最强模型Opus 4.6仅得0.2%。测试从静态题变为互动游戏，评分看效率。前沿大模型得分低，非LLM方案表现更好，AI缺乏元认知能力。

52KB 的奇迹！NovaSR 开源：16kHz 秒变 48kHz，快出天际的音频超分模型！

在AI“巨物崇拜”盛行时，NovaSR开源带来“微型震撼”。它仅52KB，能将16kHz音频提至48kHz，单张A100达3600倍实时。可端侧运行，效率提升显著，有诸多应用场景。

Andrej Karpathy最新暴论：这类软件正走向绝境，PS首当其冲？

Andrej Karpathy认为，人机协作时代，复杂UI、缺脚本支持、基于自定义二进制格式的软件前景堪忧。他按风险等级列举不同软件，还强调不主动改造的产品处境艰难。