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上交大 × 华为小艺推出LoPA：7B扩散语言模型单样例1000+ tokens/s！
上海交通大学DENG Lab联合华为小艺团队提出无需训练的解码算法LoPA，配合自研的LoPA - Dist分布式推理系统，显著提升扩散大语言模型（dLLMs）的推理并行度和吞吐量，将推理效率推向新高度。
1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」，柏拉图又赢一回？
约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间，表明架构比数据影响大。此发现能解释诸多现象，还有多种应用可能，但也有局限性。
里程碑时刻！首个100B扩散语言模型来了，技术报告揭秘背后细节
蚂蚁集团与高校联合团队推出 LLaDA2.0 系列扩散语言模型，其中 LLaDA2.0 - flash 参数量达 100B。技术报告披露细节，其解决了 dLLM 做大做强难题，性能比肩 AR 模型，为扩散模型工业化带来转机。
AI玩具和AI眼镜爆火，端侧市场或将超越云端？
当下AI难形成商业闭环，端侧AI或为落地答案。芯原股份戴伟民看好端侧AI市场，认为未来端侧推理需求或超云端训练，还指出AI眼镜、玩具、智能汽车等增量市场，同时介绍了芯原布局。
老外傻眼！明用英文提问，DeepSeek依然坚持中文思考
DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升，海外研究者用英文提问，它却用中文思考。评论有两种观点，相关论文显示中文省token但非最有效，大模型选思考语言并非只看效率。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
杨植麟带 Kimi 团队深夜回应：关于 K2 Thinking 爆火后的一切
上周，月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking，主打“模型即 Agent”，一上线便引发关注。今日凌晨，杨植麟等人在 Reddit 开展 AMA 活动，回应 K2 Thinking 一系列问题，还回顾了其在多项测试中的亮眼成绩。
从“卡脖子”到“破局点”：一家中国公司的高端半导体键合突围战
芯师爷专访迈姆思半导体负责人潘总，该公司专注高端半导体材料“再制造”，技术体系有高端SOI制造、异质集成、混合键合三大支柱。其在多领域有领先产品，技术壁垒高，产能将逐步扩大，供应链安全可控。
哈工大、中科院等利用模型“潜意识”提高推理模型效率，0.6B撬动复杂推理
哈工大、中科院等提出TrajSelector框架，让推理模型‘倾听内心独白’。它利用模型隐藏状态，用0.6B轻量级验证器实现比7B裁判模型更精准选择，在数学竞赛基准测试中表现出色，还能离线筛选数据，但在开放域问答有难题。
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。