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HOIDiNi：一句话驱动虚拟人高精度操作物体
特拉维夫大学提出HOIDiNi，这是文本驱动的扩散框架，用于生成人体 - 物体交互动作。它引入扩散噪声优化，能兼顾真实感与物理正确性。不过它泛化能力待拓展、生成速度慢，未来需提升效率等。
DeepSeek开源的文件系统，是如何提升大模型效率的？
2月28日，DeepSeek开源高性能分布式文件系统3FS以解决人工智能训练和推理挑战。介绍了分布式文件系统优势，深入解读3FS的组件、CRAQ协议等，还探讨其与其他系统差异及性能相关问题。
Pony Alpha新模型炸场！全球「猜爹大赛」开启
2月7日深夜，OpenRouter悄悄上线匿名模型Pony Alpha，其编程、推理等体验出色，外网瞬间疯传。全球开启‘猜爹大赛’，Claude、DeepSeek、Grok、GLM各派开吵，还凸显了‘匿名盲测式发布’新打法。
AI五小时发现MoE新算法，比人类算法快5倍，成本狂降26%
加州大学伯克利分校团队提出ADRS系统研究方法，基于OpenEvolve框架优化算法。以EPLB算法为例，新算法比人类算法快5倍，成本降26%，且Nature也报道过AI创造新算法新闻。
免训练加速61倍！陈怡然团队新作DPad：仅关注「彩票token」
杜克大学陈怡然团队新作DPad，发现扩散大语言模型关注少量「中奖」token，推理速度可提61 - 97倍，还增强模型语境学习能力。DPad免训练零成本挑关键信息，实现「少算多准」。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
Karpathy 亲手终结了 RAG 的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，不依赖复杂RAG架构，用LLM构建可演化知识库。该方法引发关注，有人认为它“杀死了”RAG，技术社区和企业反响热烈，预示新的产品方向。
「国产GPU第一股」首秀！新架构下周揭秘，全栈底座不藏了
2025年12月19 - 20日，摩尔线程首届MUSA开发者大会将在北京举行。届时会揭晓新一代GPU架构与路线图，设20+技术专场，还有1000㎡科技嘉年华，展示全栈能力与生态进展。
DeepSeek之后：中国开源人工智能生态的架构选择
自2025年1月“DeepSeek时刻”，中国开源社区有历史性进展，讨论焦点从模型转向架构与硬件选择。技术架构多元，多模态能力扩展，开源许可宽松，小模型走红，本土硬件采用加快。
Meta超级智能实验室首篇论文：重新定义RAG
Meta超级智能实验室首篇论文提出REFRAG框架，重新定义RAG。它通过“压缩、感知、扩展”流程优化LLM处理外部知识方式，最高将首字生成延迟加速30倍，且性能无损。