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性能真的不重要了吗？Jeff Dean给出反常答案

Google传奇工程师Jeff Dean更新文档《Performance Hints》，指出性能不是最后调出来的，而是写代码初始就注定的。很多人因对‘慢’无感、忽视性能，导致代码低效，顶级工程师则有‘物理地图’，能避开高成本路径。

近日部分L3级自动驾驶车型获批上路，但自动驾驶感知系统存在缺陷。北航等机构提出DynamicPAE框架，实现场景感知的动态物理对抗攻击，解决多维度挑战，在多场景表现优异，被TPAMI2025录用。

OpenRouter和a16z联合发布《State of AI：An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter》，基于100万亿Token分析模型真实使用情况，揭示2025年AI发展趋势，如开源模型崛起、推理模型成新范式等。

文章介绍“数字化大研发体系”，Geega捷做设计研发协同平台从三维度重塑研发管理，解决五大问题；Geega工艺专家数智引擎系统让工艺环节智能化跃升，该体系能带来立体价值，提升企业效率。

本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进，对比了基座与推理模型，介绍了架构、训练方法变化，如 V3.2 结合 MLA 与 DSA，更新奖励和 GRPO 算法，还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。

Google Research团队发布生成式UI研究，打破Markdown文字墙模式，能将用户需求实时转化为完整应用程序。系统通过多组件协作，构建不同风格界面，在多领域有应用案例，虽有挑战但前景好。

华为诺亚方舟实验室等团队提出 ScaleNet 方法，创新性地用少量额外参数量将模型深度扩展一倍。结合层级权重共享和轻量级适配器技术，在视觉和语言任务上验证了有效性，提升了模型性能。

近来，杨立昆计划离开Meta创立以‘世界模型’为核心的AI公司；此前李飞飞也发文指出大语言模型弊端，强调建立‘世界模型’重要性。该模型源于对大语言模型局限的反思，能让AI理解物理世界。

北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。

「AI2050」奖学金入选名单公布，目标是确保AI普惠、向善，获奖总额超1800万美元。28位学者聚焦三大方向获资助，包括构建AI科学家系统等。7位高级Fellow和21位早期职业Fellow各有研究项目。