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世界模型炒作了半年，反应速度还不如 VLA？穆尧团队和百度智能云给出最新解法
生成式世界模型用于机器人控制备受争议，因其推理延迟高。上海交通大学 ScaleLab 团队等联合发布 AHA - WAM，解决推理延迟和时空分辨率错配问题，在任务成功率和推理速度上领先，还需系统协同推进落地。
上交大 × 华为小艺推出LoPA：7B扩散语言模型单样例1000+ tokens/s！
上海交通大学DENG Lab联合华为小艺团队提出无需训练的解码算法LoPA，配合自研的LoPA - Dist分布式推理系统，显著提升扩散大语言模型（dLLMs）的推理并行度和吞吐量，将推理效率推向新高度。
中大 × MBZUAI重磅开源！A₁：全透明高效 VLA 模型，机器人实时控制成本直降 76% 丨CVPR 2026 Findings
开放世界机器人操作被大模型算力成本和推理延迟难题困住，中大与MBZUAI团队推出全开源的A₁模型，其自适应推理方案降低推理延迟和骨干计算量，性能超主流基线，打破‘高性能=高成本’魔咒。
AI越会思考，越容易被骗？「思维链劫持」攻击成功率超过90%
独立研究者Jianli Zhao等人新研究发现，思维链劫持攻击通过在有害请求前填充无害解谜推理序列，能对推理模型实现越狱攻击。在HarmBench基准上，对多模型攻击成功率超90%，揭示思维链推理存在新安全漏洞。
阿里Qwen 3.7 Max：35小时自主编程，Claude跟不上了？
阿里云峰会发布的Qwen 3.7 Max，在优化平头哥芯片推理内核任务中，35小时让推理速度快10倍。它在多基准表现出色，编程、推理、办公自动化全面开花，但闭源且实验室场景与现实有差距。
不换GPU，性能飙升2.8倍！英伟达用软件暴打摩尔定律
2026年1月8日，英伟达官网披露，基于Blackwell架构的推理软件栈升级，让混合专家模型（MoE）推理效率迎「阶跃式」突破，单GPU吞吐飙升2.8倍，显著降低推理成本。其通过软件针对性升级发挥硬件潜力，还进行多项优化。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
陶哲轩最新演讲：AI 不是来抢数学家蛋糕的，是来把蛋糕做大的
陶哲轩在 SAIR 基金会活动演讲指出，数学领域工作方式正被新技术撬动。数学保守、协作难，而形式验证是关键。他主导项目用三个月解决 2200 万代数题，还探讨了 AI 在数学中的应用，认为它应做大蛋糕。
彻底告别VE与VAE！商汤硬核重构多模态：砍掉所有中间编码器
商汤科技联合南洋理工大学发布NEO - unify，这是“原生、统一、端到端”多模态模型架构，砍掉VE和VAE，用混合变换器架构打通视觉与语言能力，提升数据与算力利用效率，为跨模态智能系统奠基。
让思考更准更长！强化学习新算法FIPO来了
阿里通义实验室Qwen Pilot团队发布系列博客剖析大模型强化学习机制与局限，推出新算法FIPO。该算法引入Future - KL机制，解决‘推理长度停滞’问题，在多项测试表现优异，还介绍招聘信息。