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腾讯LLM团队：对下一个 Token 预测的深入剖析，多样性 or 精准度？

最新研究证实RL能增强LLM推理，但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度，用超参压熵，为RL打造‘低熵高信号’起点，经实验验证低熵模型优势明显。

丰田研究院（TRI）团队研究大型行为模型（LBM），在近1700小时机器人数据上训练并大量部署评估。发现LBM性能提升显著，预训练小数据量也能带来增益，预示机器人通用大模型或到来。

作者基于自身经历和观察分享 2025 年 Vibe Coding 思考。指出创作应从喜好和用户需求出发，与用户紧密相连，还对 2026 年模型发展、产品方向等做了预判，探讨了实现人人 Vibe 还缺的条件。

SGLang宣布重大更新，聚焦openai/gpt - oss - 120b模型深度性能优化与新功能。预填充和解码阶段吞吐量显著提升，支持多GPU，有推测解码等功能，还支持智能体应用程序，且不损害模型推理能力。

华人团队提出比DAPT和RAG更方便、成本更低的方法，即“Memory Decoder”预训练记忆模块。它像“领域知识插件”，即插即用、不改原参，能让Qwen、Llama等模型成领域专家，还降低困惑度。

近年来，多模态大语言模型兴起，但视频理解仍是难题。快手Keye团队推出Keye-VL-1.5，通过Slow-Fast编码策略、渐进式四阶段预训练和全面后训练流程等创新，实现视频理解突破，综合性能领先。

本文整理了DeepSeek资深MLSys工程师刘胜与的公开长文，刘胜与刚交付DeepSeek V4.1核心算子，就预判AI将很快超越人类算子开发能力，分享职业转型思考与行业警示，引发技术圈热议。

在近两小时播客中，英伟达CEO黄仁勋与主持人深度对话，重申技术护城河，对全球竞争格局表达预判。他叫阵谷歌TPU、亚马逊Trainium上MLPerf打擂，无人应战；还承认低估Anthropic，阐述英伟达商业哲学。

谷歌发布Pixel 10，搭载Magic Cue AI系统。它基于新版Gemini Nano，运行在Tensor G5处理器上，能预判用户需求，自动提供相关信息。谷歌早就在手机推AI，此次将其深度融入系统和应用。

清华开源首个股票K线大模型Kronos，是专为金融市场K线序列预训练的模型，处理金融数据高噪声特性。采用两阶段框架，有安装、预测步骤，还有批量预测方法，项目地址为https://github.com/shiyu-coder/Kronos。