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全新OCR将图片变代码无损重绘！华中科大&小红书发布3B模型，图形重建超越Gemini 3 Pro
华中科技大学与小红书联合推出MOCR，提出「解析一切」新范式，将文档图形升级为「一等解析目标」。它解决传统OCR短板，在文档解析和图形重建表现出色，还革新评估方法，代码和模型已开源。
训练效率提升25%、成本降23%！上海期智研究院、算秩未来联合推出MegatronApp：专为万亿参数大模型训练打造的系统工具包
上海期智研究院联合算秩未来在WAIC 2025大会发布开源项目MegatronApp，它是国内首个围绕Megatron - LM的增强工具链。经实际数据，其在该框架下训练效率提25%、成本降23%，含四大模块解决训练难题。
VLA动作预测必须经过LLM吗？TurboVLA仅0.2B参数，RTX 4090上跑出32Hz在线动作预测
近年来，VLA模型成通用机器人控制重要路线，但模型大、动作更新慢的矛盾凸显。华中科技大学联合华为提出TurboVLA，绕开大语言模型，形成V+L→A路径，降低成本，保持操作能力。
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本文聚焦vllm v1中管控模型分布式推理的核心Executor部分，介绍其4种类型及适用场景，以mp类型为例阐述Executor - Workers架构，还说明了大小数据在两者间的传输机制及原理。
清华刘知远团队论文：最小化结构改动，短文本到长文本丝滑升级 | ICLR 2026
大语言模型发展中，上下文长度成关键瓶颈，主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》，提出可切换注意力框架，为长上下文研究提供新思路。
AI在「赚钱锦标赛」夺冠，比人类还会做生意！躺赚时代要来了？
研究人员提出自动售货机运营模拟环境Vending - Bench，测试大模型智能体管理业务能力。实验显示不同大模型性能方差大，Claude 3.5 Sonnet净资产表现最佳，人类基线在可靠性上表现较好，各模型长周期表现波动大。
一文看懂 TritonNext 2026：FlagOS 亮点详解、语言扩展新趋势、AI 生成更加“底层”、芯片软件生态或迎“新拐点”！
1月9日，「2026 TritonNext技术大会」召开，专家探讨AI编译器等最新解法。如林咏华介绍FlagOS v1.6应对生态难题；崔慧敏用“AI for Compiler”破芯片演进难题；上海人工智能实验室推出DLCompiler打破算子开发困境等。
AI折叠！Fable 5和GPT-5.6，正沦为少数人的特权
当前AI体验出现严重“阶层折叠”，极少数人用Fable、GPT - 5.6等顶级大模型，大众用的是低参数的平庸产品。算力成本让普通人难以触及顶级AI，在医疗等领域也存在使用差距，不过也有人认为普通工作无需顶级模型。
老外傻眼！明用英文提问，DeepSeek依然坚持中文思考
DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升，海外研究者用英文提问，它却用中文思考。评论有两种观点，相关论文显示中文省token但非最有效，大模型选思考语言并非只看效率。
上新：Cache-DIT 支持LTX-2模型
作者和DefTruth在Cache-DIT上支持了LTX-2模型，记录适配关键点，包括模型侧、框架侧适配。介绍LTX-2特点，如支持T2V/I2V、输出带音频，还说明Cache-DIT加载区分T2V/I2V方法及cache侧修改内容，最后给出使用示例。