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腾讯开源Cube Sandbox：60毫秒冷启动的AI沙盒运行时
Harness设计中沙箱是重点难点，传统方案在安全与性能间妥协。腾讯开源Cube Sandbox，用RustVMM重构虚拟化层，冷启动60毫秒，单实例5MB内存开销，有真内核隔离等优势，开源版本含网络隔离组件。
大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
张雪机车燃爆封神！国产2B语音模型重磅开源，全网听完都起鸡皮疙瘩
面壁智能联合多方开发的2B小模型VoxCPM 2于4月开源，支持30种语言与9大方言，能实现声音克隆、情绪控制、音色设计等功能。实测显示其能力出色，还提供全家桶级工具箱，采用独特技术路线。
美团提出全新多模态统一大模型STAR，GenEval突破0.91，破解“理解-生成”零和困局
近日美团推出多模态统一大模型 STAR，以“堆叠自回归架构 + 任务递进训练”实现理解与生成双重突破。它解决行业痛点，通过三大核心设计统一能力，实验在多任务中表现顶尖，还给出后续探索方向。
何恺明带大二本科生颠覆扩散图像生成：扔掉多步采样和潜空间，一步像素直出
何恺明团队提出新方法Pixel Mean Flow（pMF），突破传统扩散模型/流模型限制，砍掉多步采样和潜空间，一步在像素空间生成图像，在ImageNet不同分辨率上取得佳成绩，还介绍了核心设计、实验结果对比等。
大模型听懂语音却反而变笨？港中深与微软联合解决语音大模型降智问题
从GPT - 4o开启全能交互时代后，Speech LLM面临“模态推理鸿沟”问题，输入从文本变语音，推理能力显著衰退。港中深与微软联合提出TARS框架，通过三项创新解决此问题，实验显示推理能力100%复原。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
《三体》“宇宙闪烁”成真！免佩戴裸眼3D屏登Nature
中国团队出品的显示屏EyeReal登上Nature，无需佩戴眼镜就能把3D画面精准投射到眼中。它尺寸小、成本低，融合计算光学与AI，解决了以往裸眼3D技术难题，画面流畅且解决“晕3D”问题。
MOE RL实战：统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作，实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等，指出训练难点，分析KL Loss异常归因，验证其在MoE模型RL应用效果，还探究模型规模对训推不一致性的影响。
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。