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推理与操控能力双提升！具身机器人双系统VLA模型新突破
香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow（FiS - VLA）统一双系统VLA模型，实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中，成功率和控制频率提升显著，泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。
谷歌、OpenAI集体翻车！Anthropic：你训练的Agent，正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文，提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现，主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类，还设计模拟场景验证，如敲诈、泄密等，简单安全指令难以完全阻止有害行为。
英伟达MIT出手！华人团队重磅开源，大模型推理内存暴降10倍
英伟达、MIT、浙大华人研究者联合推出TriAttention，核心是在pre - RoPE空间用Q/K三角集中度估计KV token重要性，保留关键部分。它使内存消耗降10倍，吞吐量提2.5倍，还提供vLLM集成和MLX实验性支持。
国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」：MUSA合入SGLang主线
近日，摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」，分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系，代码合入主线，还在多方面取得成果，众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。
“扁平+拓扑”双索引，85页PDF"秒级"推理，MMRag幻觉率骤降76%
多模态长文档视觉问答常见于科研论文等场景，现有技术路线有大视觉 - 语言模型直接端到端和检索增强生成，但各有缺点。MMRAG - DocQA引入新方案，解决多模态连接和跨页证据链接问题。
人工智能研究者如何意外发现：我们对“学习”的理解，可能全是错的
传统理论认为大模型会过拟合，而如今大模型却驱动了诸多应用。2019年研究者突破传统扩大模型规模，出现‘双下降’现象。‘彩票假说’解释其成功原因，还重新定义了‘智能’，揭示科学进步规律。
并行革命，32倍吞吐量跃升！英伟达Helix架构突破百万Token推理瓶颈
英伟达推出受DNA结构启发的Helix并行技术，能解决大模型处理长任务时的卡顿问题，提升上下文长度、并发能力并降低响应延迟。不过也有人认为其技术与实用性有差距。
最强3B「小钢炮」，代码数据全公开！推理随意开关，128k超长上下文
Hugging Face推出30亿参数模型SmolLM3，支持128k长上下文，训练等全链路开放。它在架构、数据混合策略等多方面优化，性能超Llama3.2 - 3B等，还公开双模式指令模型构建方案。
ICCV 2025 | UniOcc: 自动驾驶占用预测与推理统一数据集及基准平台
来自多所高校团队在ICCV 2025发表统一基准框架UniOcc，融合多源数据，有体素级运动流标注等创新，提出免真值评估指标，支持协同预测，已开源，能推动自动驾驶迈向新阶段。
华为CloudMatrix重磅论文披露AI数据中心新范式，推理效率超NV H100
华为发布60页重磅论文，提出下一代AI数据中心架构Huawei CloudMatrix及产品CloudMatrix384。它架构设计独特，性能高效准确灵活，打破算力、延迟和成本“不可能三角”，重新定义AI基础设施。