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The Batch: 937 ｜OpenAI 退出视频生成领域
OpenAI计划关闭视频生成器Sora，将资源重新分配到更有盈利性的投资中。Sora虽能生成高质量视频，但生成耗时久、计算成本高，日亏损约100万美元，其与迪士尼的合作也将结束。
谷歌的DeepSeek时刻：LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法，能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失，还介绍其工作原理及实验结果。
人大高瓴孙浩团队发表Nature子刊封面文章：基于并行符号枚举的物理定律发现
中国人民大学高瓴人工智能学院孙浩教授团队在《自然 - 计算科学》发表封面论文。提出PSE框架解决符号回归瓶颈，通过公共子树复用和GPU并行提升评估效率，实验表现优于现有方法，也指出了局限性与未来方向。
ICLR-26腾讯混元：Agent是强大的，但用户是狂野的
现有LLM工具使用基准测试场景理想化，忽视真实用户行为复杂性。腾讯提出WildToolBench，基于真实用户行为构建测试集，对58个模型评估，发现模型准确率低，揭示LLM在真实场景下能力缺口，为模型优化指明方向。
字节开源版Seedance发布，超越Sora 2！
字节Alive团队发布开源版Seedance 2.0，在人类评估中超越Sora 2等。它通过统一架构、时空对齐技术和非对称训练策略，解决声画不同步和画质音质难两全问题，还建立数据流水线和测试基准。
核心AI场景首超英伟达，一场国产算力的“破局叙事”｜甲子光年
1月26日，天数智芯公布四代架构路线图，其2025年的天数天枢架构，在DeepSeek V3场景实测性能领先英伟达Hopper约20%。该企业以技术创新、解决行业痛点等构建新范式，产品全场景布局且已规模化落地。
LightX2V Ulysses Attention 实现学习笔记
本文记录了LightX2V中Ulysses Attention的实现方式与张量形状推导。在多模态/视频场景，其实现可概括为一种layout变换，还提供`enable_head_parallel`和`use_fp8_comm`选项，效果受运行环境等因素影响。
一张图生成任意场景3D模型，部分遮挡也不怕｜IDEA x 光影焕像联合开源
IDEA研究院张磊团队与香港科技大学谭平团队联合推出SceneMaker框架，以DINO - X与Triverse为基础，实现从任意开放世界图像到带Mesh的3D场景完整重建，解决遮挡难题，有多项创新，应用场景广泛。
西湖大学提出RDPO强化学习框架，实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
从CLI原理出发，如何做好AI Coding
文章从CLI原理出发探讨AI Coding，介绍CLI产品美学、技术原理，比较Single Agent与Multi Agent，还给出用好CLI写代码的建议，如正确认识AI、学习Prompt工程等，最后提及利用通义万相AIGC实现图像生成。