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dLLM的「Free Lunch」！浙大&蚂蚁利用中间结果显著提升扩散语言模型

近年来，扩散大语言模型（dLLM）成为文本生成新势力，生成效率高。但现有解码策略忽视中间迭代信息，研究团队观察到「先对后错」现象，提出 TCV 和 TCR 方法，显著提升模型在推理任务表现。

Vercel Labs 发布实验性系统编程语言 Zero，定位是速度快、体积小且便于智能体使用修复。Zero 有工具链契约等特色，v0.3.0 有重大转变，不过在 Hacker News 上遭部分质疑。

继今年2月发布Qwen3.5系列后，阿里推出Qwen3.6多个开源权重版本。Qwen3.6优先保障稳定性与真实场景可用性，为开发者提供更好编码体验。介绍了Qwen3.6 - 27B和Qwen3.6 - 35B - A3B亮点。

苹果开源能在 iPhone 上运行的视觉语言模型 FastVLM，代码仓库含 iOS/macOS 演示应用。它解决体积和速度问题，首 token 输出速度提升 85 倍，引入 FastViTHD 编码器，适配 iOS/Mac 生态，有不同参数量级版本。

检索增强技术在代码及多模态场景作用大，向量模型是关键。智源研究院联合高校研发三款向量模型BGE - Code - v1、BGE - VL - v1.5、BGE - VL - Screenshot，登顶多领域测试基准，已全面开放助力研究与应用。

今年文本生成领域从自回归向扩散语言模型转变，但长序列训练不稳定是痛点。华为发布 openPangu-R-7B-Diffusion，将上下文长度扩至 32K，在多基准创 7B 参数量级 SOTA，还解析了其技术革新。

Andrej Karpathy预言，不开放、不脚本化的传统软件在AI时代将‘灭绝’，他点名Adobe全家桶等软件风险高，认为未来赢家是‘天生文本化、可脚本化’产品，软件‘可AI协作性’将成生死分水岭。

多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨，成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan，通过两阶段视觉token筛选机制，在几乎不损性能的前提下实现推理加速，且已在GitHub开源。

英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron，在基准测试中表现出色，准确率与Qwen3等相当甚至更优，生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化，代码和预训练模型将开源。

2023年12月至2024年5月，Anthropic发布三篇论文，证明大语言模型会“说谎”，揭示了堪比人类心理的四层心智架构，可能是人工智能意识的起点。论文还分析了AI“说谎”原因，展示其意识萌芽，引发对赋予AI意识后果的思考。