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MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
全球首款！高性能人形机器人跑跳进入万元机时代
全球首款万元以内高性能人形机器人Bumi登场，能跑会跳还能当编程老师。它由松延动力打造，团队成员多来自清华，此前已有多款硬核机器人产品，Bumi让具身智能走进日常生活。
性能比肩Gemini 3 Pro！昨晚，阿里千问最强模型来了
1月26日深夜，阿里千问旗舰推理模型Qwen3 - Max - Thinking上线，综合性能对标GPT - 5.2与Gemini 3 Pro。它突破传统推理方式，有自适应工具调用能力，助其在企业级AI竞争中领先。
AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒！
当全行业争论30B能否挑战万亿参数时，清华大学等联合研发的AgentCPM - Explore智能体模型用仅4B参数，在深度探索类任务有出色表现，且开源全流程配套工具，打破小模型性能局限。
CVPR 25 |全面提升视觉感知鲁棒性，生成模型快速赋能三维检测
香港中文大学（深圳）等单位学者提出 DriveGEN 无训练自动驾驶图像可控生成方法，无需额外训练生成模型，通过两阶段策略扩展训练数据，提升三维检测模型鲁棒性，代码已开源。
Meta超级智能实验室又发论文，模型混一混，性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间，传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup（SoCE），利用基准测试类别构成选最优模型，非均匀加权平均，实验显示其提升了模型效果与稳健性，在排行榜获 SOTA 成绩。
vivo AI Lab提出自我进化的移动GUI智能体，UI-Genie无需人工标注实现性能持续提升
香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie，构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题，通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强，在多基准测试中表现出色，打破人工标注瓶颈。
微软分享三大王炸算法：突破大模型推理瓶颈，性能大涨
今天凌晨微软官网分享三大创新算法，即rStar - Math、LIPS、CPL，可助大模型突破推理瓶颈，增强数学推理和思考链能力，还介绍了各算法原理、优势及对应论文地址。
Sand.ai开源发布MagiCompiler：突破局部编译界限，定义训推性能上限
大模型开发者面临速度与显存的两难选择，原生torch.compile有局限。Sand.ai开源MagiCompiler，突破传统编译界限，提出Compiler as Manager理念，解决算力与显存墙难题，性能实测亮眼，且接入简单。
ACL 2025预定爆款！HyperGraphRAG横扫5大领域，检索效率提升7倍
文章聚焦HyperGraphRAG模型，介绍其架构由知识超图构建、超图检索策略、超图引导的生成机制组成，阐述构建步骤，该模型能提升检索效率，或成ACL 2025爆款。