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视听分离SOTA提速6倍！清华发布首个6M高性能模型｜ICLR'26
清华大学团队推出Dolphin模型，仅用6M参数，通过离散化视觉编码和热扩散注意力机制，实现单次推理精准分离语音，速度提升6倍以上，在多项基准测试中刷新纪录，为端侧设备部署开辟新路。
突发！xAI联创杨格过劳病离职，给马斯克干活压力山大
xAI联创杨格因长期高强度工作患莱姆病离职。此前已有多位核心成员离开。马斯克强调速度的管理风格使员工压力大，其公司高管更迭率高，不过也有人认为这能筛选出能力强的成员。
推特热议、AI 万亿美元新赛道，「上下文图谱」到底是什么？创业机会在哪？
文章围绕「上下文图谱」展开，探讨其定义、构建问题及创业机会。指出它是决策轨迹积累形成的结构，构建要解决双时钟等问题。大厂难以捕捉决策轨迹，初创公司有三条路可走，捕捉决策轨迹或成新万亿级平台。
ICCV 2025 | ECD：高质量合成图表数据集，提升开源MLLM图表理解能力
科研等领域图表是信息核心载体，先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集，规模大、质量高、风格多样，还设计合成流水线与评测基准ECDBench，为开源MLLM提供支持。
斯坦福与Adobe新研究，模仿蒸馏技术轻松让200亿参数图像生成高质量大模型
斯坦福大学和Adobe研究院联手，用pi - Flow技术让200亿参数文本到图像大模型4步内生成高质量、高多样性图片。此前少步生成有质量和多样性问题，他们推出GMFlow和pi - Flow解决难题，LakonLab是其背后工程支撑。
Meta“Token榜”逼疯打工人，一夜烧掉公司几万刀！AI时代Token焦虑越来越离谱
据报道，Meta 公司内网出现 AI token 消费排行榜，追踪超 8.5 万员工 token 使用情况，过去 30 天消耗超 60 万亿 token。这反映“Token 最大化”文化，引发 token 消耗是否等同于生产力的争议。当前 Agent 系统高 token 消耗是补偿机制，应提升使用效率。
本地版Jev 1G内存就能跑！四舍五入等于不要钱啊
Jev爆火一周后，开发者推出适配Apple MLX框架的Laya-MLX，是开源决策模型Laya的原生本地版，最低仅需不到700M内存即可在Mac运行，速度快准确率高，适合高频短决策任务。
裁4000人换来的AI全白搞？Salesforce悄悄改架构：用 “老技术”故障少还省钱，网友怒喊：CEO零遣散费滚蛋
Salesforce曾大举部署AI并裁员，宣称Agentforce能降本。但如今高管称不过度依赖大模型时运行更好，已引入基础自动化技术。其应用遇瓶颈，故障频发、成本高，还面临AI“漂移”等问题。
AI营销头雁冲刺IPO，2个北大-宝洁校友创办
营销Agent公司深演智能再度冲刺港股IPO，这是年内第二次递表。它是决策AI技术公司，主营AI营销和销售，前身是品友互动。按2024年收入计，其在中国营销和销售决策AI应用市场排第一，已完成E轮融资，估值达19亿元。
AI时代的真相：信息免费，认知收费
文章指出AI时代信息不再稀缺，获取成本趋近于零，差距源于脑中的“解码与决策系统”，并将该系统拆解为解码、决策、执行三层，分析每层造成差距的原因。