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AI圈水太深：OpenAI保密、Meta作弊！国产MoE却异军突起
文章梳理大语言模型发展，从传统稠密架构到稀疏MoE架构，参数从百亿到万亿。介绍OpenAI、Meta等厂商模型，如GPT系列、Llama系列，还提及Mixtral、DeepSeek V3等。指出Meta作弊丑闻，国产MoE模型异军突起。
LLM「拒绝回答」难题有救了！最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25
最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联，开源模型表现不错。通过提出的训练方法，在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题，提升AI实用性和可靠性。
4倍无损压缩Diffusion，6倍加速！仅需时间特征维护 | TPAMI'25
扩散模型时间特征对量化敏感，现有量化方法会致其扰动，影响图像质量。港科大等多校团队提出TFMQ - DM框架，优化时间特征相关模块，提升低比特量化性能，实现硬件加速。
开源TTS语音新标杆！Kyutai TTS：350ms延迟碾压全场，词级时间戳重构！
法国AI实验室Kyutai开源高性能TTS语音模型Kyutai TTS，基于DSM框架，支持流式输入、超低延迟与高保真语音生成，有多项亮点，还给出不同使用方式及应用场景。
谢赛宁团队新作：不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架，结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅依赖文本提示，实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合，还透露两项训练技巧提升泛化性。
开源版MetaQuery来了！OpenUni用1.1B参数媲美BLIP3-o-8B，数据代码完全开源
南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni，仅 1.1B 参数达 8B 模型性能，代码、权重、数据全开源。它架构极简、参数高效，还继承了多模态理解能力。
The Batch：835 | 图表中的 AI 市场趋势
知名投资分析师 Mary Meeker 时隔六年发布 340 页 AI 市场报告。报告指出 AI 变革快、性能攀升、有新兴能力，还会影响劳动力等，同时也带来经济不确定性，当下是开发软件应用的黄金时期。
Nature警告：AI「数据饥渴症」引爆学术宕机潮！90%知识库濒临崩盘
Nature揭露AI爬虫疯狂「啃食」学术网站数据，致服务器瘫痪。DiscoverLife、BMJ等受影响，运营方难防「坏爬虫」，急需国际协议规范AI数据使用。
DeepSeek|从零构建轻量级vLLM：Nano-vLLM，吞吐量逼近原版，代码仅需1200行
开源的vLLM能提升LLM推理速度和资源利用率。近日，DeepSeek AI俞星凯从零构建轻量级Nano - vLLM，代码仅1200行。它有离线推理等功能，基准测试显示吞吐量逼近原版。
3B小模型吊打72B巨头！轻量级文档解析OCR，性能超Gemini，高效且精准！
Yuliang - Liu团队在GitHub开源轻量级文档解析模型MonkeyOCR，以SRR三元组范式实现高效精准解析，3B参数模型在英文文档解析上超Gemini 2.5 Pro和Qwen2.5 - VL - 72B，还介绍了安装部署、适用场景等。