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训练提速5倍，响应缩短50%：动态自感知能力，重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余，传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力，通过三模块协作，实现推理“精准瘦身”，解决根本冲突。
40倍推理加速！复旦&微软：用「非线性流」拟合复杂轨迹，2步生成媲美原画
ArcFlow是复旦与微软提出的图像生成加速方案，引入非线性流拟合复杂轨迹。它在仅2步推理下保持画质，实现约40倍推理加速和4倍训练收敛加速，微调极少参数，在多模型验证效果出色。
美团开源LongCat-Image，6B参数挑战80B效果，中英双语理解、图像逼真度及复杂指令编辑新突破
美团开源6B参数图像模型LongCat-Image，在双语文本理解、图像逼真度及复杂指令编辑任务中表现出色。它以轻量化设计超越大模型，还解决中文文本渲染难题，有精确图像编辑能力，且提供全链路开源方案。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
Relink：为GraphRAG动态构建证据图
大语言模型在开放域问答中有‘幻觉’问题，GraphRAG结合LLM与知识图谱缓解此问题，但现有方法有缺陷。作者提出‘推理并构建’新范式和Relink框架，实验显示其性能领先，对RAG系统设计有启示。
ICML 2026 | 拒绝盲目猜token，阿里x浙大将投机解码带入弹性预算时代
随着大模型参数规模扩大，推理成本成核心瓶颈。投机解码在高并发下有问题，阿里与浙大学者提出 ECHO，将投机树构造建模为预算调度问题，通过稀疏门控和弹性预算调度提升系统收益。
万字对谈 Physical Intelligence（π）：具身智能的卡点和下一步突破，到底在哪？
本文是对Physical Intelligence联创兼CEO和核心研究科学家的访谈。他们探讨具身智能现状，指出当前瓶颈是智能软件，还谈到VLM性能、数据收集、模型训练等问题，认为通用机器人基础模型被低估。
刚刚，OpenAI GPT-6 Astra震撼发布！AGI时代来了
OpenAI正式发布GPT - 6 Astra，总裁称已到AGI时代。该模型定位为“世界上最智能、最对齐的模型”，在多领域表现出色，能力强、速度快、成本低，还具备“关键级”网络安全能力，将逐步开放给用户。
DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误？详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定，因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法，从序列维度计算梯度，解决了MoE模型RL训练的稳定性问题，在Qwen3上效率更高。
2025年了，AI还看不懂时钟！90%人都能答对，顶尖AI全军覆没
AI基准ClockBench测试AI读模拟时钟能力，人类平均准确率89.1%，11个主流大模型最好仅13.3%。研究展示了LLM局限性，分析了可能原因，还对比了不同模型表现及在各类问题上的差异。