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五倍推理加速，激发自回归潜能，苹果新工作让LLM预测未来

近年来自回归训练方法成语言模型主流范式，但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架，让预训练自回归大模型多 token 预测，代码和数学任务推理加速达 5.35 倍，一般任务约 2.5 倍。

麦吉尔大学团队提出新方法LLMSynthor，让大模型成结构感知的数据模拟器，为隐私敏感、数据稀缺场景生成不泄密的高质量替代数据。它通过结构推理、统计对齐等步骤实现，有理论保障，多场景实测效果佳。

当前传统 MoE 有专家激活不均衡问题，华为盘古团队提出 MoGE 解决。基于此架构的盘古 Pro MoE 大模型在昇腾集群高效训练，推理性能强，在 SuperCLUE 榜单千亿内模型并列国内第一，赋能业务落地。

SpaceX 或 600 亿美元收购 Cursor，Anthropic 上线竞品致 Figma 股价跌 7%。AI 应用公司原以为的数据飞轮、垂直 fine - tune、AI 原生 UX 等护城河逻辑已松动，威胁或来自模型供应商。

Anthropic重大泄密，全新模型“克劳德神话”（Claude Mythos）及Capybara层级曝光。新模型性能超Claude Opus 4.6，但因网络安全隐患大未全面发布，首批仅给安全机构。泄密源于配置失误。

蚂蚁百灵新一代模型Ling-3.0开源，有flash和tiny两版本。Ling-3.0-flash参数量124B，智效比13.2，输出快成本低；Ling-3.0-tiny参数量7.9B，激活少且适用多场景，二者都极致挖掘模型效率。

DDColor是阿里达摩院团队提出的新一代图像自动着色模型，基于双重设计，能实现高保真、真实感强的黑白图转彩色图。它兼容多种类型图片，有诸多核心功能，相比传统模型优势明显，应用场景广泛。

情智兼备是人工智能发展方向，但多模态情感数据语义复杂，建模跨模态关联是挑战。快手可灵团队与南开提出模块化双工注意力范式，构建‘摩达’模型，在多任务测试中性能提升，成果被 ICML 2025 收录。

东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架，方法分三步，在流体和台风数据实验中表现超主流方法，展示生成式AI在科学建模的探索。

MiniMax的Speech-02语音模型登顶国际榜单，超越OpenAI等海外模型。它引入可学习说话人编码器，有高扩展性，还能结合文本描述生成音色。测试显示其音色丰富、读音准、支持多语种，声音复刻逼真。