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大模型“记性差一点”反而更聪明！金鱼损失随机剔除token，让AI不再死记硬背
马里兰大学等团队提出金鱼损失法，训练时随机剔除部分token，让模型不逐字记内容，仍学语言规律。实验显示，LLaMA - 2用该方法后记忆内容减少，下游任务性能影响小。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化：PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记，介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新，还对比多模型架构，展示推理服务架构性能特点与优化策略，以及各技术工作流程和效果。
MIDAS：快手可灵发布实时交互式数字人生成框架
近年来交互式数字人视频生成受关注，但实时处理多模态输入有挑战。快手可灵团队提出MIDAS框架，基于LLM驱动的自回归模型，结合轻量级扩散头，实现低延迟、交互式多模态控制，还构建大规模数据集等。
LLM-based Reranker效果到底如何？一项关于SoTA模型的全面分析
在信息爆炸时代，重排序是信息检索系统核心。论文对22种重排序方法实证研究，构建无污染数据集FutureQueryEval。结果显示LLM重排序器泛化能力被高估，轻量级模型有优势，为研究和应用提供指南。
真实场景也能批量造「险」！VLM+扩散模型打造真实域自动驾驶极限测试
浙江大学与哈工大（深圳）联合推出SafeMVDrive，将VLM关键车辆选择器与两阶段轨迹生成结合，可在真实域批量制造高保真安全关键视频，用于端到端自动驾驶系统安全性测试。
摆脱遥控器，波士顿动力人形机器人，开始「长脑子」干活了
世界人形机器人运动会引发对人工遥控机器人的争议。波士顿动力与丰田研究院合作为 Atlas 开发大型行为模型，展示其自主收纳整理成果，模型构建有流程，成果显著，研发遵循三项核心原则。
最新视觉大模型 DINOv3论文精读（逐段解析）
DINOv3是突破性自监督视觉基础模型，其创新围绕数据与模型协同扩展、Gram锚定技术、多阶段训练策略。它解决传统自监督学习难题，在多任务上无需微调达最优，为计算机视觉树立新标杆。
实测DeepSeek V3.1，不止拓展上下文长度
文章实测了DeepSeek V3.1和V3，发现V3.1在编程、写作、翻译等方面有变化，如编程更全面、写作风格变文艺等。网友测试其在aider得分71.6%成非推理模型SOTA，但线上API有问题。
奖励模型新革命！SWIFT不读文本读“心声”，打造又快又强又省钱的AI裁判
传统Best-of-N方法中的奖励模型成本高、速度慢，限制技术普及。上海交通大学等校研究者提出轻量级技术SWIFT，直接监听模型内部隐藏状态判断信心，效率、准确率等表现出色，为AI发展提供新范式。
字节Seed开源长线记忆多模态Agent，像人一样能听会看
字节Seed发布全新多模态智能体框架M3 - Agent，能听会看、有长期记忆且免费开源。团队还开发新长视频问答基准M3 - Bench并开源。实验显示，M3 - Agent在多基准测试中显著优于基线模型。