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为训推加速！全新FlashQLA注意力算子库开源

自Qwen3-Next发布，GDN成Qwen主力注意力层，随模型规模扩大开销增大。现开源FlashQLA算子库，融合优化GDN Chunked Prefill前反向算子，在NVIDIA Hopper上多场景加速，提升预训练和端侧推理效率。

本文整理自张磊在AICon 2025北京的分享，分析语言与视觉原生模型架构区别，介绍基于Transformer的物体检测算法及开集检测技术进展，如Grounding DINO和DINO - X，还探讨其在多领域的应用和潜力。

当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。

商汤科技与南洋理工大学构建800万量级三维空间数据集，训练出开源SOTA多模态基础模型SenseNova - SI系列。该系列模型在多个权威测试中表现出色，部分超越GPT - 5，还展现出泛化等能力，且能赋能具身智能。

香港科技大学（广州）与地平线团队提出VGGT4D，通过分析VGGT内部机制，利用注意力层运动线索，提出无需训练框架，在动态物体分割等任务表现优异，为低成本4D重建提供新思路。

Yann LeCun、李飞飞和谢赛宁联手发布论文「Cambrian - S：迈向视频中的空间超感知」。他们认为LLM虽能力强，但无法像人类一样感知世界，为此构建Cambrian - S系列模型，开源相关数据和模型，还开发了新原型。

谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架，结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅依赖文本提示，实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合，还透露两项训练技巧提升泛化性。

谷歌发布首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2，将文本、图像、视频、音频和文档映射进同一嵌入空间，支持多模态混合输入，为AI Agent“看懂”世界提供关键基础，已展开公测。

近日一篇关于Claude提示词的整理帖在海外技术社区走红。发帖者汇总了‘被反复验证有效’的Claude Prompt，清单中的提示聚焦质疑、拆解等认知工作，InfoQ翻译整理了12条供参考。

上海人工智能实验室 InternRobotics 团队推出空间智能视频基准 MMSI-Video-Bench，对主流多模态大模型进行评测。该基准题型全面、问题具挑战性，视频数据多样，能针对性测评。结果显示模型与人类差距显著，明确了能力瓶颈。