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腾讯AngelSlim重磅升级！面向全模态的大模型压缩算法工具包，推理速度飙升 1.8倍！

近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。

作者作为AI编程工具深度用户，没追热门的Seedance 2.0，而是实测同期发布的豆包大模型Seed 2.0。设计3个日常复杂任务，在TRAE接入其Pro版测试，展现出强大的自主纠错和多任务处理能力，也指出了不足。

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。

在智能计算和网络演进背景下，北大刘古月课题组聚焦网络研究。其 5 篇论文入选 ACM SIGCOMM 2025，从架构、数据、运维、安全四个维度形成技术闭环，推动新一代网络系统发展。

2025北京智源大会上，银河通用机器人展示端到端具身大模型GroceryVLA，可在商超场景自主操作，具强适用性等五大能力。还发布OpenWBT开源系统，降人形机器人遥操门槛，促产业发展。

近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。

一家AI穿搭+购物推荐的出海应用DAU破亿，但算力和传输成本高，ARPU远低于成本。该企业转向Akamai推理云，换用RTX PRO 6000，缩减服务器集群，降低成本，采用跨云架构过渡，实现零阵痛平替。

中山大学人机物智能融合实验室联合拓元智慧提出新型高效世界模型框架DDP - WM。它解耦动态预测，在提升推理速度同时，提高规划成功率，如Push - T任务规划速度提9倍、成功率从90%升至98%。

Qwen版深度研究加速进化，增加听觉和视觉输出，可生成网页和音频。改进功能同时更新模型，Qwen3 VL能识别医生手写体。实测新功能表现出色，Qwen3-VL系列更新后性能优异。

文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征，通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法，还提到新需求催生开源项目 mem9，并给出实践教训，指出 AI 时代数据基建重要性。