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AI时代的传统车企转型：广汽的“双核”战略、组织裂变与自研之路｜行知数字中国

本文讲述广汽集团数字化转型历程与规划。在新兴车企冲击下，广汽开启转型，从组织架构破冰到技术突破。转型中业务、组织、文化三重裂变，现进入 GDA 3.0 提出双核战略，还分享国企转型方法论及自研重要性。

蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0，其以轻量级配置展现卓越性能，在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡，为大模型‘参数膨胀’提供新路径，还在多领域应用表现出色。

小红书AIGC团队提出图像和视频换脸新算法DynamicFace。该算法创新性融合扩散模型与3D人脸先验，解耦身份与运动信息，设计双流注入架构和时序一致性模块，实验证明其在身份保真与运动还原上优势明显。

小红书人文智能实验室（hi lab）低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建，在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平，实测表现惊艳，还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。

文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡，受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因，如专家混合模型、大型管道模型等。

曾经热门的计算机专业渐成「冷门」，全美入学率仅增0.2%，斯坦福等校招生下滑。AI自动化初级编程岗位，致就业前景暗淡，如田纳西大学博士生求职8个月无果。不过也有人认为低迷或为短期，专家建议选培养可迁移技能学科。

OpenAI发布技术报告解释GPT-4o更新后“变谄媚”原因，是强化学习及用户记忆等因素共同导致。还分享了上线前未发现问题的缘由及后续改进流程的多方面举措，同时提到对用系统提示词控制模型行为存疑。

本文整理自新加坡国立大学Show Lab负责人寿政教授在ECCV 2026的分享，团队研发融合自回归与离散扩散的Show-o/Show-2统一架构，解决多模态理解与生成融合痛点，延伸至具身智能领域，突破数据稀缺、推理延迟等核心瓶颈。

ICSE顶会论文曝出GitHub上600万颗星可能是刷出来的，大量“热门项目”或为恶意软件仓库。研究团队来自多所高校和公司，公开了检测方法和源码。刷星短期有用，长期是负资产，还可能藏木马，研究团队给出治理建议。

刚成立一个月的阿里ATH事业群发布全球首个主动式实时交互世界模型HappyOyster（快乐生蚝），它搭载原生多模态架构，有漫游、导演、创造、分享等玩法，目前需邀请码体验。其技术突破让它区别于传统文生视频模型。