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阿里、南开大学发布免训练，视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性，传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor，用SCC方法和两步时空压缩策略，实验显示其性能优于其他方法。
斯坦福423页AI报告出炉！中美差距仅2.7%，清华DeepSeek冲进全球前十
斯坦福发布「2026年AI指数报告」，长达423页，揭示全球AI产业版图。指出中美AI模型性能差距仅2.7%，AI发展迅速但人类管控能力未跟上，还呈现出就业、算力、应用等多方面趋势。
智元首发SOP系统：打破离线训练瓶颈，让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性，但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，融合在线学习等，使机器人在真实环境持续进化，实验显示其能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。
国产模型新盛况！王座易主：Kimi K2 Thinking开源超闭源
月之暗面开源 Kimi K2 Thinking 模型，多方面性能超 GPT - 5 等闭源模型。它擅长多轮调用工具和持续思考，在多项基准测试达 SOTA 水平，成本低且授权宽松，引发全网讨论。
推翻「预测下一个token」范式！微信AI新研究：把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM，把token打包成连续向量，让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤，在平衡性能和计算成本时性价比更高。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
AI能否「圣地巡礼」？多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了
来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench，用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解，构建数据集，实验显示模型虽有改进但性能远未达标，指明了大模型进化方向。
刚刚，英伟达祭出下一代GPU！狂飙百万token巨兽，投1亿爆赚50亿
昨天，英伟达发布专为海量上下文AI打造的CUDA GPU——Rubin CPX，将大模型推理带入「百万Token时代」。它性能强大，能带来高回报，可重写推理经济，还将得到英伟达全栈AI生态支持，预计2026年底可用。
硅谷大佬带头弃用 OpenAI、“倒戈”Kimi K2！直呼“太便宜了”，白宫首位 AI 主管也劝不住
硅谷似乎正从昂贵闭源模型转向便宜开源替代方案。“SPAC 之王”Chamath Palihapitiya 团队将大量工作负载迁移至 Groq 平台的中国模型 Kimi K2，因其性能优且价格低。节目还探讨了中国开源 AI 模型给美国带来的压力。
蛰伏一年，周衔团队带来首个具身基础模型，烹饪做实验弹琴，效果炸场
Genesis AI公布首个机器人基础模型GENE - 26.5，能完成烹饪、解魔方等复杂任务。该模型是全栈系统，以仿真加速迭代，用自研手套采集数据，还重写控制栈。公司后续计划发布全身机器人。