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其实，扩散语言模型在最终解码之前很久，就已确定最终答案

随着扩散语言模型（DLM）发展，它成自回归（AR）模型有力替代。但实际推理慢于 AR 模型。研究者发现早期答案收敛现象，提出 Prophet 策略，实验显示其能在保持高质量生成时显著加速推理。

新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构，解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集，经实验在多指标超现有方法，还验证了从仿真到现实的迁移能力。

国产MCU市场竞争激烈，中低端价格战严重，但仍有企业突围。本文介绍第七届“芯师爷 - 硬核芯年度评选活动”参评的MCU产品，如极海、芯驰等企业的芯片，各有特点与应用场景。

蚂蚁数科AIoT团队论文提出主动式可信视频取证系统RollingEvidence，利用相机卷帘门效应嵌入物理水印，结合AI与概率模型验证，抵御伪造篡改，在检测准确率和防护能力上优于传统技术。

腾讯Kuikly框架进一步开源，新增Web版支持H5和微信小程序。该框架基于Kotlin Multiplatform，已被20+业务深度使用。与主流框架对比，它在产物大小、加载速度等方面优势明显，还将持续优化和拓展。

Google发布Gemma 3家族最小版本Gemma 3 270M，2.7亿参数，能耗低，在同规模模型中表现突出。设计理念是“够用就行”，适合特定任务，已在多平台发布，开源策略效果好。

xAI联合创始人Igor Babuschkin离职，计划创办Babuschkin Ventures。他回顾与马斯克创业经历，分享从其身上学到的经验。此前他在DeepMind、OpenAI任职，在xAI构建基础工具，领导建成超级计算集群。

大型语言模型（LLMs）的思维链（CoT）推理能力被视为突破性进展，但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象，通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化，挑战主流认知。

华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS，依托U-Net，只需1 - 3张训练样本，单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注，突破现有方法局限，在主流数据集上超越SOTA。

英伟达新论文指出，未来属于小型语言模型（SLM），挑战了智能体需用大型语言模型（LLM）的假设。SLM参数量低于100亿，有低延迟、低成本等优势，还给出从LLM到SLM迁移路线图。