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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。
6.1B打平40B Dense模型，蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0
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。
刚刚，小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1，性能直追SOTA！
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。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜，本地很贵
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。
NUS Show Lab 寿政教授：打通自回归与离散扩散，打造下一代具身大模型底座｜ECCV 2026
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。
挑战 1 比特！ETH Zürich 秦浩桐：如何把大模型「塞进」小设备？| IJCAI 2026
IJCAI 2026大会上，秦浩桐给出创新解法，挑战无需重训的“后训练量化”极限，将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特与2比特。其团队的BiLLM与SqueezeLLM打破了后训练量化魔咒，还指出极低比特量化的三大挑战。
阿里首个世界模型：快乐…生蚝
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。
AI写CUDA算子准确率92%，到国产芯片只剩4%？上交方法直线拉升，DeepSeek也适用
GPT-5.2写CUDA算子正确率92%，给华为Ascend NPU写算子仅4%，因公开数据少等致‘新硬件冷启动’难。上海交大团队EvoKernel不训新模型、不标新数据，将GPT-5.2正确率从4%拉到83%，还拓展到DeepSeek架构算子。
神秘霸榜模型现真身：小米MiMo-V2 Pro，国内首个万亿参数+1M上下文，为Agent而生！
小米全新一代面向 Agent 的大模型家族官宣，包括 MiMo-V2-Pro Preview、MiMo-V2-Omni 和 MiMo-V2-TTS。MiMo-V2-Pro 性能优异，在多场景实测表现出色，技术有创新，API 开放且定价低，已融入小米多业务与生态。