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Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
Thinking Machines新发现：Lora不是权宜之计，哪怕秩低到 1，也能匹敌全参数微调
Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知，实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系，有层选择、学习率等关键发现，还给出实用建议，但LoRA在部分场景表现待验证。
2025 的企业 AI 市场， Data &AI 占据主流视野
数据是 AI 模型学习和训练的基础，Data & AI 基础设施可打通数据与 AI 全链路。企业应用 AI 不应只关注算法和算力，还需重视私域数据。同时介绍了不同类型企业在 Data & AI 领域的特点及合作成本等内容。
究竟会花落谁家？DeepSeek最新大模型瞄准了下一代国产AI芯片
近期，DeepSeek发布V3.1新模型，采用全新混合推理架构，在多任务表现上有提升。它采用UE8M0 FP8，或为国产推理芯片优化机制。国内多家厂商新一代AI芯片支持FP8，未来国产大模型或针对其专门优化。
重磅！OpenAI时隔五年再发布开源模型gpt-oss：开源SOTA，可在16g笔记本运行
谷歌推出Genie 3后，OpenAI宣布发布开源推理模型gpt-oss，有gpt-oss-120b和gpt-oss-20b两个型号，采用混合专家架构和4位量化方案，能快速推理，原生支持128k上下文长度。文章还介绍了模型表现、训练等情况。
ACM MM 2025 | 小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD
小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD。现有一致性模型在风格化任务有缺陷，文章提出从部分噪声状态出发的训练框架STD，设计轨迹状态库减轻计算负担，引入非对称对抗损失增强风格一致性，实验显示其效果优。
AI上清北，普通人该怎么办？｜甲子光年
2025年AI模拟高考成绩达清北线，引发对人类努力意义的思考。三位嘉宾围绕AI能力进步、与人类能力差异、对教育和创作的影响等展开对谈，探讨人类在AI时代的定位、专业选择、教育变革等问题。
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。
今年最难的机器人Demo，“机器人含量”为0
自变量发布全新灵巧操作系统TwinDex，后训练阶段真机遥操数据为0，机器人就能完成多项精细操作。该系统设计有灵巧性、一致性和可扩展性，降低了对真机遥操数据的依赖，使高质量数据与真机遥操的强绑定松动。
12项世界第一！国产基模一战封神，11亿参数逆袭70亿大魔王
蚂蚁灵波的LingBot-Depth 2.0空间感知模型，在测试中拿下12个世界第一，解决了玻璃、细小物体等行业难题。它还与奥比中光达成合作落地商业应用。其核心预训练基模LingBot-Vision被开源，有望加速具身智能生态发展。