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无VAE扩散模型！ 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」
清华大学智能视觉团队和快手可灵团队联合推出《Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder》，提出 SVG 框架，用预训练视觉特征编码器替代传统 VAE，解决了传统「VAE + Diffusion」范式的效率与通用性痛点。
锁死一致性！Vidu Q2「参考生」可算来了，新功能强到离谱，APP全面进化
生数科技Vidu Q2「参考生」功能全球正式上线，APP端全面改版。新上线「视频延长」功能，最长扩展5分钟，还在一致性、速度、成本等方面优化，在镜头语言、语义理解等表现出色，APP社交体验好。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域，GPU优势明显，软件支持也推动其普及。未来，GPU将在更多领域发挥作用，还会与CPU融合。
景不动人动，MLLM如何面对「移步换景」的真实世界？OST-Bench揭示多模态大模型在线时空理解短板
上海多所高校研究者提出 OST - Bench，从智能体探索场景动态在线视角挑战大模型能力。它更贴近真实世界，揭示主流多模态大模型在线时空理解短板，为未来模型发展指明方向。
GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
大语言模型的解耦：人工智能基础设施的下一轮进化
人工智能模型发展快，但基础设施滞后，传统单体式服务器架构成瓶颈。文章介绍大语言模型推理的预填充与解码阶段差异，指出解耦架构可突破困境，还阐述其经济影响、实施策略、应用案例及未来展望。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
Jina官方MCP三板斧：搜、读、筛
Jina官方发布MCP服务器，将核心能力封装成LLM工具集。介绍工具功能、连接使用方法，给出问题排查方案，通过案例展示搭建工作流效果，评估不同模型，指出Agent瓶颈及MCP开放生态价值。
Sora 2瑟瑟发抖！通义万相2.5放大招：一句话出1080P电影，音画精准同步
云栖大会上通义万相2.5系列模型亮相，包含四大模型，视频生成模型实现音画同步突破，降低电影级视频创作门槛。它创作能力全方位升级，支持多种模态输入，采用原生多模态架构。
不靠英伟达，中科院在国产 GPU 上跑通 76B 类脑大模型
过去大模型依赖Transformer和NVIDIA GPU体系，硬件自主化难。中科院团队提出类脑大模型SpikingBrain，在超长文本处理上百倍加速，在国产MetaX GPU平台稳定训练76B模型，开辟新道路。