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Anthropic 发布 AI Native 全流程实践指南
Anthropic应用AI团队发布实践指南，阐述如何将AI融入软件开发生命周期各环节。指出代码不再是瓶颈，构建快但周边流程慢。指南围绕六阶段展开，给出实施步骤、治理框架和度量指标。
仅保留35% Token，性能反超原模型！快手可灵等用视觉信息引导音频压缩，推理时间直降42%
Omni - LLM计算浪费严重，快手可灵等团队提出OmniSIFT框架。它利用音视频非对称依赖关系，通过时空联合剪枝压缩视频、视觉引导筛选音频Token，大幅减少Token数量，提升性能和推理效率。
拒绝Reward Hacking！港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时，常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架，通过门控自适应正则化和多样性感知优化，解决痛点且全面开源。
登顶SuperCLUE DeepSearch，openPangu-R-72B深度搜索能力跃升
近日 SuperCLUE 发布 11 月 DeepSearch 评测报告，国产大模型 openPangu - R - 72B 名列第一。它采用 MoE 架构平衡效率与性能，经预训练技术优化和 DeepSearch 专项突破，彰显国产算力与大模型研发融合成效。
360发布全球最强视觉语言对齐模型！榜单全面领先！
360发布FG - CLIP 2双语细粒度视觉语言对齐模型，几乎在所有数据集上全面领先。它能让AI在统一框架内看懂图像细节、理解中英双语，团队还提出新中文多模态评测基准。
阿里新研究：统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架，融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码，解决传统自回归模型问题，经联合训练，实验显示其性能优，两模型还能相互助力。
太强了 Yan！腾讯打造的全能交互视频生成引擎
腾讯提出的面向交互式视频生成的基础性框架 Yan，集 AAA 级模拟、多模态生成和多粒度编辑于一体，为下一代 AI 内容引擎提供可行路径，但也面临长时视频视觉一致性不足等问题。
腾讯开源Stand-In！轻量级身份保留视频生成新突破
生成符合指定身份的高保真视频挑战大，现有方法依赖大参数且兼容性不足。腾讯开源轻量级、即插即用的Stand - In框架，在身份保留文本生成视频任务中性能先进，兼容性强，有广阔应用潜力。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取，复杂图文推理任务中多模态大模型深度推理能力缺乏评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估，还列举多种推理示例，并测评了Qwen2.5 - VL - 7B模型。
完全开源的7B模型，性能比肩主流LLM，训练成本仅16万美元，复现DeepSeek的强化学习！
Moxin-7B由多机构团队联合开发，遵循“开源科学”原则，公开全流程细节。它训练成本仅16万美元，评测表现亮眼，在架构、数据策略、训练过程等方面有创新，为中小企业提供可控AI方案。