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EMNLP25 | 北大x腾讯光子发布 C3 Benchmark：中英双语语音对话模型“地狱级”测试基准，直击语音对话模型软肋！
近年来语音对话模型受关注，但处理人类对话复杂现象的效能缺乏研究。北大联合腾讯光子构建中英双语C3 Benchmark数据集，评估模型应对复杂对话的能力，结果揭示性能瓶颈，为模型优化提供参考，代码和数据已开源。
离谱……面壁让 AI 写了个训练框架，然后它自己训出了最强的 1B 模型：MiniCPM5-1B
面壁发布 1B 参数量级最强端侧文本大模型 MiniCPM5 - 1B，其 Base Model 由 AI 编写的训练框架 ForgeTrain 训出，速度超英伟达 Megatron 10%。该模型性能出色，部署门槛低，数据治理方案对应数据集也已开源。
模型训练篇｜多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前，AI导购成电商与服务平台新风口，但芝麻租赁场景挑战大，存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”，经架构升级和算法优化，性能提升，还探索了MoE训练和推理优化。
告别高昂重制成本！港科大广州、快手可灵发布立体视频转换单步推理新方案
随着 3D 设备发展，人们对 3D 立体视频需求增加，但高昂制作成本成阻碍。快手可灵与港科大广州团队联合提出 StereoPilot 模型，能快速将 2D 视频转为高质量 3D 视频，还构建了 UniStereo 数据集。
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。
刚刚，Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏，Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客，提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度，成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发，大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
GPU到底是如何工作的？这篇AI Infra入门全部告诉你
本文详细介绍了GPU工作原理及编程模式。它从图形渲染发展到GPGPU，NVIDIA推动其通用计算。还阐述了CPU/GPU异构架构，对比二者性能，介绍编译、加载、启动过程，以及GPU硬件架构、编程与执行模型，分析SIMD和SIMT。
里程碑时刻！首个100B扩散语言模型来了，技术报告揭秘背后细节
蚂蚁集团与高校联合团队推出 LLaDA2.0 系列扩散语言模型，其中 LLaDA2.0 - flash 参数量达 100B。技术报告披露细节，其解决了 dLLM 做大做强难题，性能比肩 AR 模型，为扩散模型工业化带来转机。
对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
WRC 2026 深度复盘：具身智能的「卡脖子」难题，终于有解了
本文复盘WRC 2026，指出具身智能面临数据焦虑，数采方与模型方割裂，数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案，从模型需求反向定义数采硬件，形成数据闭环，还具备底层技术支撑。