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DiffMoE：动态Token选择助力扩散模型性能飞跃，快手&清华团队打造视觉生成新标杆！

清华大学和快手可灵团队推出DiffMoE，通过创新的动态token选择机制和全局token池设计，拓展了扩散模型的效率与性能边界。实验表明，DiffMoE在多方面超越现有模型，未来集成先进技术或有新增益。

卡内基梅隆大学和马里兰大学研究发现，大模型处理长上下文易累傻。受人脑机制启发，设计睡眠机制，让模型在上下文窗口快满时打盹，反复咀嚼信息，压缩进长期权重。测试显示，增加“睡眠”轮次能提升深度推理表现。

中国大模型市场模型增多，能力相近、价格降低且部分开源。开发者选择多但企业选模型难，价值向调度层转移。开源改变产业结构，Routing业务有价值且至少含四层，中国Provider Routing易落地。

谷歌Nano Banana模型刷屏，其项目负责人等揭秘技术。它有场景一致性、文本渲染等特性，团队用文本渲染能力作评估指标，还靠原生多模态、交错式生成等技术，结合用户反馈实现多方面进步，图像模型做PPT尚处起步。

今日凌晨，GLM系列模型四位研发成员在Reddit的AMA活动中，回答了GLM系列技术细节、未来规划等问题。透露扩展上下文、推小模型是重点，还承诺尽快发新模型，也探讨了大模型发展观点。

文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。

本文整理自北银金科高级算法专家尹辰轩分享，介绍大小模型协同架构下的大模型投顾方案，能解决幻觉问题、优化回答深度。还提到 12 月 19 - 20 日 AICon 北京站聚焦多热门方向。

合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’，论文让模型用此给推理‘打分’，过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略，提升了推理链稳定性，实验效果优异。

Anthropic宣布开源电路追踪工具，可追踪LLM神经元，通过生成“归因图谱”揭示模型输出原因。开源了生成图谱的库和交互式前端，并提供demo notebook。可追踪电路、可视化图谱、检验假设。

长三角洲AI实验室、中科院、理想汽车等找到大语言模型硬件协同设计寻优之路，在相同延迟下降低端侧模型困惑度，压缩模型架构挑选时间。研究揭示缩放定律，打造硬件感知建模框架，找到精度与延迟最优解。