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阿里通义开源「推理+搜索」预训练新框架：小模型媲美大模型，多个开放域问答数据集表现显著提升
阿里通义实验室开源通用预训练框架MaskSearch，引入检索增强型掩码预测任务，兼容两种训练方法。实验显示，它在多数据集提升模型性能，小模型能媲美大模型，还验证了训练方式、策略及奖励函数的效果。
ICSE 2026杰出论文 | 突破代码模型真实工程落地瓶颈，北大团队提出SEAlign对齐框架：显著提升软件工程智能体决策质量
现有代码模型在经典基准表现好，但在真实软件工程环境表现差。北大金芝、李戈团队提出 SEAlign 框架，通过识别与对齐智能体轨迹关键决策点，提升模型在真实工程任务表现，成果获 ICSE 2026 杰出论文奖。
AI算力大战打到太空！英伟达前脚H100入轨，谷歌TPU后脚上天，中国玩家笑而不语
英伟达和谷歌在太空算力布局上竞争激烈，英伟达H100已入轨，谷歌TPU预计2027年初上天，二者都想建吉瓦级数据中心。太空部署有成本、散热等优势，但也有工程挑战，而中国之江实验室星座已商用。
刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多：智能不在于数据堆砌，78个样本训练出超强Agent，128倍效率提升
刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点，认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型，实现128倍数据效率提升，为Agent开发提供新路径。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
全球首个完全AI编写的训练框架来了，速度反超英伟达：面壁要用 AI 把国产算力软件重写一遍
面壁智能发布全球首个全由AI编写的训练框架ForgeTrain，在华为昇腾系列上验证，速度超英伟达Megatron 10%。其构建分三阶段，目标是为不同需求“现场锻造”软件，还为国产算力软件生态赶超提供新思路。
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
浙大提出Translution：统一Self-attention和Convolution，ViT、GPT架构迎来新一轮性能突破
近日，浙大与新加坡国立大学提出新型深度神经网络基础操作Translution，融合Self - Attention与Convolution优势，实现二者统一。基于它构建的网络在ViT和GPT架构下性能提升，但对算力要求更高。
镜头被油污糊住，机器人还稳定操作？北大/清华等给VLA加一道信息筛选，不靠额外数据，效率提升14x，真机鲁棒性反而更高了 | ICML 2026
北大、清华等机构联合提出StableVLA，相关工作被ICML 2026接收。该工作提出轻量级IB - Adapter，不依赖额外数据对视觉特征筛选对齐，让机器人遇视觉干扰仍能稳定执行任务，实验展现出鲁棒性提升。
单卡跑出集群效率！Hugging Face TRL 与 RapidFire AI 的超并行革命
Hugging Face宣布其核心微调库TRL集成RapidFire AI，重构大模型后训练阶段工作流。RapidFire引入超并行实验引擎，提升实验验证速度，解决算力受限团队的调参难题，带来效能质变。