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继宇树后，唯一获得三家大厂押注的自变量：具身模型不是把DeepSeek塞进机器人
2026 开年，自变量机器人获字节、红杉 10 亿融资。自变量认为具身智能不是 AI 模型应用，需“生于物理世界、用于物理世界”的基础模型，其有自研成果，还开源模型组织黑客松。
OpenClaw 之父惊叹中国速度！大厂集体杀入新战场：用AI 批量制造“一人公司”
AI 发展改写创业规则，“一人公司”批量涌现。创业者借助 AI 工具降低开发门槛，通过外包灵活组建团队。其商业化紧跟技术风口、服务长尾需求，但变现呈“金字塔结构”，竞争靠速度、资源和效率。大厂参与培育市场，传统软件服务商与一人公司边界渐模糊。
芯片团队规模近3000人！小米扩张自研芯片版图
8月24日小米举行玄戒芯片技术沟通会，公布三颗自研芯片：AI旗舰SoC玄戒O3、端侧AI加速芯片玄戒O100、智驾高算力AI芯片玄戒D100。小米重启大芯片研发五年多，投入超210亿，芯片团队近3000人。
蚂蚁dInfer框架，让扩散大语言模型推理速度再飙10倍，相同模型性能下超越自回归模型
蚂蚁开源dInfer框架，联合名校发论文阐述实现细节。它解决扩散模型推理难题，提出创新算法和系统优化策略，实验显示其推理速度远超Fast - dLLM和自回归模型标杆vLLM，代码已开源。
独家｜清华团队组团创业，押注机器人端侧自进化，已完成首轮融资
过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
告别单一大模型依赖！北航等机构发布综述：大语言模型集成（LLM Ensemble）
北航等机构发布的论文系统性回顾了LLM Ensemble领域进展，介绍分类法、相关问题、方法、基准、应用和未来方向。LLM Ensemble指推理阶段综合利用多模型优势，现有推理前、中、后三大集成范式。
啊？微博7800美元训的大模型，数学能力超了DeepSeek-R1
近日，微博发布自研开源大模型VibeThinker，15亿参数却在数学测试上击败6710亿参数的DeepSeek R1，后训练成本仅7800美元。其为AI产业带来新思考，还将推动微博AI应用发展。
LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。
扩散模型自引导新范式：直接交换token就能变强！ | CVPR‘26 Oral
上海交大和vivo研究者提出自交换引导（SSG），不依赖文本条件、不加噪声、不改模型，只交换token特征。在多数据集实验中，SSG表现超现有方法。不过，其缺理论支撑、计算开销大。