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突破一亿Token极限：EverMind提出MSA架构，实现大模型高效端到端长时记忆
机器之心发布文章介绍，大模型长期记忆能力受限于上下文长度。《MSA: Memory Sparse Attention for Efficient End-to-End Memory Model Scaling to 100M Tokens》提出MSA架构，突破扩展性、精度和效率的不可能三角，实现100M长度的大模型长时记忆框架。
具身智能奇点已至！超越π*0.6，极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*依托世界模型实现自我进化，在多真实任务近 100% 成功，超 π*0.6 成 SOTA。其提出基于世界模型的强化学习范式，用超万小时数据训练，推动通用具身智能发展。
AI 时代的洞察方法论：结构化思维与能力迁移
文章以高盛数字化架构设计为例，探讨AI时代技术分析的能力迁移。指出AI使信息采集整合成本降低，技术分析重心从找信息转向构建模型，建模仍是洞察主战场，AI可加速知识铺垫，但模型切换需人类完成。
大模型如何泛化出多智能体推理能力？清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。
让LLM不再话痨，快手HiPO框架来了
当前LLM存在‘过度思考’困境，效率与成本矛盾突出。快手与南大合作推出HiPO框架，通过混合数据冷启动和混合强化学习奖励系统，让模型能自主决策思考模式，实验显示它提升了效率和准确率，还具强泛化性。
字节推出X-Streamer，实时口型同步与长程记忆数字人框架
字节推出端到端多模态人类世界建模框架X - Streamer，能从单张人像构建可无限流式生成的数字人，实现音素级口型同步和长程记忆。其核心是“思考者–行动者”双Transformer架构，在两张A100 GPU上可实时运行。
跨芯片统一优化，DLCompiler与DLBlas驱动算子极致表现
9月10日，上海AI实验室DeepLink团队开源DLCompiler和DLBlas。前者是扩展Triton的深度学习编译器，后者是面向大模型的高性能算子库。它们有跨架构DSL扩展等亮点，在多芯片上实现性能优化，还解决了DSA芯片优化难题。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
DiT在数学和形式上是错的？谢赛宁回应：不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷，其FID过早稳定，可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计，如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应，强调做研究要基于实验，也指出DiT现存一些问题。
AI 眼镜“秒变”直男程序员“脱单神器”，首次亮相被抢购一空！CEO 坦言：好产品要么能帮用户赚钱，要么能解决实际痛点
拂曦科技CEO段然分享AI眼镜创业经历。AI眼镜行业发展有趋势也有瓶颈，拂曦科技从B端转C端，其恋爱眼镜首秀被抢空。还谈到技术挑战、市场教育及未来爆款场景，强调场景是核心竞争力。