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舍弃 VAE，预训练语义编码器能让 Diffusion 走得更远吗？
纽约大学谢赛宁团队、清华&快手 Kling 团队的研究者指出 VAE 制约当前 Diffusion 范式，提出用预训练视觉模型作语义编码器改进。介绍了 VAE 不足及 RAE、SVG 工作如何解决问题，将扩散模型从‘压缩优先’转为‘语义优先’。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。
让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
当 AI 下场炒 A 股，「推理」成了新的直觉
海外“AI Trading Battle”实验中，不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法，基于A股数据集验证，显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性，是综合改进方案，但有算力等局限。
开源共建重塑推理 Infra：从架构创新到生态协同，Mooncake的破局之路
大模型推理落地面临成本、吞吐、长上下文“三角困境”。开源项目Mooncake以“计算存储解耦”为核心，通过PD分离等技术提供底层支撑。直播邀请专家从多视角拆解其技术逻辑、开源价值与企业实践。
《AI大模型时代老板必修课》
阿里云蒋林泉与钛媒体刘湘明在云栖大会展开《AI大模型时代老板必修课》对谈，围绕企业AI落地多方面关键议题交流。探讨了CIO角色进化、AI业务价值界定、企业战略制定等内容，为决策者提供实践指南。
DeepSeek开源新模型，提出上下文光学压缩：LLM的新记忆方式
DeepSeek开源OCR模型，探索用多少视觉信息让LLM理解文本。实验表明1000字文档约需100个vision tokens，压缩比10倍、准确率97%。还提出模拟人类遗忘等想法，有多种应用场景，且完全开源。
首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」
在大语言模型种类爆炸的时代，如何智能分配任务成新挑战。伊利诺伊大学香槟分校团队发布 Router - R1，让 LLM 学会‘思考–路由–聚合’，用强化学习平衡性能与成本，在七大基准测试表现出色。
Meta「分割一切」3.0曝光！技能语义分割加入概念提示，好好玩，要爆了
Meta第三代“分割一切”模型SAM 3悄然投稿ICLR 2026。它支持基于概念提示的多实例分割，能听懂人话，处理图片快，还设计新架构、构建数据引擎、提出SA - Co基准，实验表现佳但也有局限。
AI 原生设备爆发，操作系统迎来更智慧、更流畅、更安全的范式革命
AI原生设备爆发，传统操作系统面临挑战，将迎来范式革命。vivo蓝河操作系统3（BlueOS 3）全栈自研，具备“天生更智慧、更流畅、更安全”特质，本文以此为例解读操作系统架构重塑。