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Unsloth让大模型跑在手机上！
Unsloth放出教程，可将其微调模型部署到Pixel 8和iPhone 15 Pro。用ExecuTorch技术优化，Qwen2 - 0.5B在旗舰机上表现流畅。教程介绍量化感知训练控制精度损失，还给出iOS和Android部署步骤及注意事项。
NVIDIA重磅开源！OmniVinci 仅 9B 模型就拿下多模态冠军！
英伟达推出全模态大语言模型 OmniVinci，架构有三大创新。OmniVinci - 9B 模型表现亮眼，多测试中大幅超 Qwen2.5 - Omni，且训练量仅为其六分之一。其架构经多阶段流程实现全模态理解，还支持多种功能。
Yann LeCun放出憋了20年的大招：Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型，参数高达10亿，推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构，是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果，仅需62小时机器人数据训练就能执行任务，打脸质疑者。
1000+页PDF解析速度暴涨3倍，MinerU模式不香了
百度PaddleOCR推出HPD - Parsing小模型，文档解析速度大幅提升，是上一代最快模型的1.62倍、自身原解码方式的3.06倍。它采用层级并行解码架构，有两层并行设计，效果出色且兼容性好，还分享了优质训练方法和优化思路。
对话蚂蚁吴伟：训推一体池化调度，如何把GPU用到极限
AICon大会前，与蚂蚁集团吴伟深度对话，探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异，只在推理或训练内优化有资源闲置，国产卡缺全链路生态，软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。
一年后，DeepSeek-R1的每token成本降到了原来的1/32
几天前，DeepSeek更新R1论文至86页，公开训练全路径等细节。英伟达发表博客展示在Blackwell GPU上对其降本增效，通过软硬协同提升每瓦特Token吞吐量，还介绍了TensorRT - LLM软件及相关技术提升性能的情况。
苹果再发论文：精准定位LLM幻觉，GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文，提出 RL4HS 方法，用强化学习训练模型，能准确标出答案中幻觉部分，还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO，在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
人形机器人交付元年，行业从卷模型转向拼数据
2026年是具身智能交付元年，行业从卷模型转向拼数据。全球权威机构重新定义“人形机器人数据”地位，真机数据是模型落地关键。乐聚等企业积极布局，通过训练场模式获取数据，解决行业痛点。
阿里巴巴新论文：让LLM学会管理记忆，告别人工规则
大型语言模型处理长对话或复杂任务时，记忆管理靠人工规则，效果有限。阿里巴巴团队新论文提出把记忆管理变为可学习的强化学习策略，AgeMem框架统一长短期记忆管理，经三阶段训练，效果显著。