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北大DeepSeek论文或预定ACL Best Paper！梁文锋署名

北大DeepSeek联合发布的NSA论文已被ACL 2025录用且评分高，有望冲击最佳论文。该技术革新传统注意力机制，提升算力效率，是长文本处理的突破。此外，张铭教授团队还有多篇论文上榜。

加州理工学院Anima Anandkumar团队8月24日发文，用AI模型将量子化学计算复杂度从立方级压到近线性级。单块GPU就能完成含82500个电子的金属缺陷模拟，而2019年同类计算用了约7800块GPU。

现有文生音频技术在精细化控制方面有挑战，清华团队提出ControlAudio方法。它通过数据构造、渐进式训练和引导采样，在统一框架下实现时间与语音内容联合建模，在多项任务上表现优于现有方法。

过去文生图多是‘直接出图’，遇真实世界知识等易翻车。港中文等团队提出Gen - Searcher，让图像生成模型像Agent一样搜索等，数据、模型和代码均已开源，实验显示它提升了生图准确性和质量。

Y Combinator总裁Garry Tan 60天写超60万行代码，将方法论整合成开源工具gstack。它把Claude Code变成虚拟工程团队，含15个角色和6个增强工具，可并行运行多个Sprint，还具备多种实用能力。

作者花上亿token研究Clawdbot，发现其虽火但贵，Cowork也因收费和网络限制被盖过热度。作者转而探寻国内平替，介绍阿里云上线Moltbot云服务，重点推荐阿里QoderWork，测试后认为它是能打的免费平替。

目前流场结构识别方法有局限，传统经验法依赖阈值，深度学习法可解释性与泛化能力不足。本研究从流体控制方程出发，用符号回归建立统一流场结构分类框架，能准确识别复杂流动结构。

北邮、北大等团队提出 AV-NAS，在多模态视频哈希领域引入 NAS，构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制，揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优，代码已开源。

65岁的图灵奖得主Yann LeCun年底将离开Meta创业，其新公司专注高级机器智能，教AI理解物理世界。他批评LLM触及天花板，是AI黑洞，多年来坚持世界模型研究，认为其才是通向真正智能之路。

港大、NVIDIA和清华联合团队提出AMS统一人形机器人全身控制框架，首次在单一策略实现动态运动跟踪和极限平衡控制。通过异构数据源、混合奖励机制和自适应学习策略，解决数据限制和优化目标冲突问题。