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告别Transformer！北大、北邮、华为开源纯卷积DiC：3x3卷积实现SOTA性能，比DiT快5倍！
北大、北邮和华为研究提出纯卷积扩散模型 DiC，抛弃自注意力机制回归 3x3 卷积。它性能超 DiT，推理速度快 5 倍，证明精心设计的卷积网络在生成任务中也能表现卓越。
Meta为他豪掷2亿美元，上交校友庞若鸣，晒出在苹果的最新论文
苹果基础模型团队负责人庞若鸣即将加入Meta，Meta为其开出2亿美金天价。7月9日庞若鸣宣传在苹果参与的研究《AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure》，介绍了AXLearn系统优势、架构、实验评估等。
OpenAI反挖四位特斯拉、xAI、Meta高级工程师，目标星际之门
本周二消息，OpenAI从特斯拉、xAI、Meta等公司挖来四位工程师加入扩展团队，该团队负责“星际之门”项目，构建AI基础设施。此前Meta挖走多位OpenAI员工，OpenAI承诺正面交锋。
ICML2025|宁波东方理工大学刘野，陈云天：DragSolver：用于真实汽车风阻系数估计的多尺度Transformer方法
当汽车高速行驶，空气阻力影响车辆性能。传统风阻系数测算方法耗时久，难以满足实际需求。宁波东方理工大学等机构研究者提出DragSolver模型，能快速准确估计风阻系数，经实验验证效果优，有降本增效等价值。
苹果出手！改进GRPO，让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型（dLLM）在编码任务中表现不明的问题，基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究，定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法，填补开源dLLM训练和推理机制空白。
数据「熵增」时代，AI 如何以标准重构治理秩序？
Agent热潮下数据分析与治理有短板，Gartner预测到2027年多数数据治理举措或失效。瓴羊Dataphin高级技术专家周鑫阐述以数据标准为核心的数据治理方法论及AI赋能自动化治理实践路径。
文本分类重大创新：持续学习新增类别，不会灾难遗忘
在生成环境中，传统文本分类方法新增业务标签需从头训练，易致知识灾难性遗忘。今天介绍的自适应分类器，通过四项创新，可实现动态类添加和持续学习，而不会发生灾难性遗忘。
啊？豆包居然也开始卷AI编程了？
作者体验发现豆包更新了“应用创造1.0”标识的AI编程功能。该功能不仅能生成代码，还能可视化修改网页结果，用户操作轻松，降低了AI编程门槛，体验远超其他同类产品。
A 路径 VS B 路径：先攻新加坡还是直取美国？中国科技出海的生死选择题
文章围绕中国科技出海展开，对比 A、B 路径，分析中美市场特点，指出中国软件市场是试炼场，还阐述开源项目全球化路径，认为新加坡可作出海首站，最后推荐 AICon 北京站活动。
每一幕皆可控！字节发布多主体视频生成神器，人人皆主角
字节发布多主体视频生成神器MAGREF，基于一张参考图像，能生成主体高度一致的视频，多人同台也不串脸。它采用三阶段数据处理流程，构建在DiT架构上，实现复杂视频生成任务。