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英伟达4B小模型击败GPT-5 Pro！成本仅1/36
英伟达ARC - AGI 2中，4B小模型NVARC以27.64%成绩力压GPT - 5 Pro登顶，单任务成本仅其1/36。亮点是零预训练深度学习法，还靠合成数据、测试时微调等策略。小模型特定领域优化后优势明显。
英伟达新研究：小模型才是智能体的未来
英伟达最新论文指出，大模型在Agent任务中消耗大量计算资源，成本高、效率低、灵活性差，而小模型能在性能够用前提下让任务执行更经济灵活。小模型通过优化硬件资源和任务设计高效执行任务，但落地面临挑战。
人民想念DeepSeek
文章探讨AI时代Token相关问题。指出其消耗大、价格贵，存储价格上涨使Token降价缺杠杆，虽模型能力提升、MFU优化可降本，但传导到C端取决于商业考量。还回顾大模型价格战，介绍本地部署及芯片创新方案。
谷歌做了个论文专用版nano banana！顶会级Figure直出
科研人画论文插图耗时久、要求高，现有大模型搞不定。北大与Google Cloud AI Research团队推出PaperBanana，能按论文方法画顶会级Figure，不仅能从零生成，还能润色丑图，通过多智能体协作实现科研表达自动规范化。
超越对数似然：模型能力连续体下的监督微调新范式
论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。
构建会“说话”和“行动”的 AI：生成式数字人技术与 EchoMimic 实践
在 QCon 全球软件开发大会上，支付宝李宇明围绕 EchoMimic 介绍生成式数字人进展、技术、应用及研究思路。对比传统数字人，生成式数字人成本低、易控制，但也有技术新、推理成本高的问题。EchoMimic 两版本已开源，经优化推理速度可提升。
我在618主场，和3位顶尖技术博士聊了聊
本文讲述了作者在618与京东三位技术博士的交流。长林主导同品判别系统优化，采用模型蒸馏和数据筛选提升效率；星衍负责物流机械臂项目，强调打透场景；初雪专注语音识别，提升识别准确率和探索创新方向。京东还推出TGT计划吸引人才。
李飞飞发布全新世界模型
李飞飞团队的World Labs发布两款新模型Marble 1.1和Marble 1.1 - Plus，能将平面照片转化为3D世界、提升画面清晰度。二者各有侧重，前者重画质优化，后者重空间生成，官方建议新用户从1.1开始用。
【博客转载】NVIDIA Docker CUDA Compatibility /Nsight Compute In Docker
本文围绕NVIDIA Docker CUDA兼容性及Nsight Compute展开。指出使用NVIDIA NGC CUDA Docker容器时，要保证宿主机CUDA驱动与容器内运行时库版本一致，否则会有问题。还介绍了在Docker中安装和使用Nsight Compute的方法及示例。