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北大 & 作业帮团队提出 Text-to-SQL 新框架 Interactive-T2S，攻克宽表处理与低资源对齐难题
北大与作业帮联合研发的论文提出 Interactive-T2S 框架，将 LLM 塑造成智能代理，通过多轮交互解决传统 Text-to-SQL 方法在宽表处理、低资源对齐等方面的难题，已入选国际顶会 CIKM2025。
解决VLA模型落地难，普通硬件也能跑！全透明全开源的高效VLA模型把推理成本砍掉76%
2026年4月，中山大学与MBZUAI联合推出A₁模型，它是完全开源透明、自适应高效的截断式视觉 - 语言 - 动作模型，能削减推理成本、实现低成本落地，在仿真与真机上表现优异。
卡帕西8000行代码手搓ChatGPT，成本仅100美元，训练12小时CORE表现超越GPT-2，手把手教程来了
AI大神Andrej Karpathy新作nanochat，用8000行代码、100美元成本纯手搓克隆ChatGPT。它是极简全栈训练/推理pipeline，训练12小时，CORE表现超GPT - 2，还给出快速上手详细指南。
国产具身智能创全球新纪录！以30%成本跑赢 Figure AI 45%效率，聪明的具身大脑成关键
自变量机器人在「夹爪方案挑战1248件/小时物流分拣」直播中，以双机械臂+夹爪方案，成本降70%，分拣效率提超45%，准确率达98%。其依托WALL - B模型，展现出强大泛化能力，探索出具身智能新路径。
黄仁勋 GTC 2026 演讲实录：所有SaaS公司都将消失；Token成本全球最低；“龙虾”创造了历史；Feynman 架构已在路上
北京时间2026年3月17日，英伟达CEO黄仁勋在GTC演讲，展示AI“全家桶”。他回溯CUDA 20年，介绍数据处理新软件库，还提及AI原生企业爆发、Token成本优势、Vera Rubin平台等，强调英伟达在AI领域的全面布局。
推理成本骤降75%！gpt-oss用新数据类型实现4倍推理速度，80GB显卡能跑1200亿参数大模型
OpenAI在gpt - oss开源模型采用MXFP4数据类型，使推理成本降75%，内存占用为BF16模型四分之一，生成token速度提4倍，还能降低硬件资源需求。不过MXFP4也有缺陷，英伟达推出NVFP4提升质量。
Altman承认“搞砸了”！曝 GPT-5.2 牺牲写作换顶级编程，明年成本降 100 倍，实锤Agent 已能永久干活
OpenAI CEO Sam Altman 在研讨会上勾勒 GPT-5 进化蓝图，承认 GPT-5.2 研发“搞砸”写作能力，承诺到 2027 年底其智力成本降 100 倍，还提出未来软件应“随需随生”，重构操作系统。
超低延迟的端到端语音模型！首次生成音频仅需53ms，比同级别模型快3-5倍！
随着语音应用场景普及，语音大模型响应慢成瓶颈。VITA团队开源端到端语音模型VITA - Audio，7B参数模型首次生成音频仅53毫秒，比同级别快3 - 5倍，完全开源，有超低延迟等优势。
382人、平均95后，MiniMax百亿估值冲刺IPO！招股书首次披露业绩：研发成本仅为OpenAI的1%、收入猛增8倍
12月21日，MiniMax通过港交所上市聆讯。该公司员工年轻，创始人背景强。其发布多模型，产品覆盖多场景。研发成本仅OpenAI的1%，营收增长快，付费用户多，上市或促进行业转向“经营叙事”。
训练效率提升25%、成本降23%！上海期智研究院、算秩未来联合推出MegatronApp：专为万亿参数大模型训练打造的系统工具包
上海期智研究院联合算秩未来在WAIC 2025大会发布开源项目MegatronApp，它是国内首个围绕Megatron - LM的增强工具链。经实际数据，其在该框架下训练效率提25%、成本降23%，含四大模块解决训练难题。