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Agent规模化落地前夜，AI Infra的难题全都暴露了
随着AI Agent大规模落地，中国云服务市场结构转变，AI基础设施角色改变。InfoQ联合腾讯云发起「InfraTalk」直播，探讨AI Infra能力框架等。还解析其核心能力、难题、价值闭环标准及未来竞争焦点。
首个完整开源的生成式推荐框架MiniOneRec，轻量复现工业级OneRec！
中科大LDS实验室与Alpha Lab团队联合开源MiniOneRec，是生成式推荐首个完整端到端开源框架。它验证生成式推荐Scaling Law，可轻量复现OneRec，提供一站式训练与研究平台，技术优势明显。
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。
图像编辑新神器：英伟达用拍电影思维解决图像编辑与世界模拟一致性难题
AI图像编辑物理一致性难题待解，现有方法易产生违反物理定律的漂移编辑。英伟达和多伦多大学提出ChronoEdit框架，将图像编辑视为拍微型电影，借助视频生成模型的时间连续性知识解决问题，在实验中表现卓越。
自回归科学基座模型 BigBang-Proton，提出实现 AGI 的新路线
超对称公司发布自回归科学基座模型 BigBang - Proton，挑战主流 AGI 技术路线。它实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理，有三项创新，在多专业任务表现出色，还提出宇宙尺度压缩构想。
刷新SOTA高出19.05分！英伟达开源OmniVinci全模态理解模型，只用1/6的数据，实现全方位超越
英伟达研究团队发布OmniVinci研究，该全模态理解大语言模型用六分之一训练数据，在全模态理解基准测试成绩超现有顶尖模型19.05分。它靠创新架构和数据策略实现效率与性能双突破。
NeurIPS 2025 | ARGRE框架实现高效LLM解毒：自回归奖励引导，安全对齐更快、更准、更轻
北航等机构研究提出自回归奖励引导表征编辑（ARGRE）框架，在LLM潜在表征空间可视化毒性变化路径，实现测试阶段高效“解毒”。实验显示其降低毒性、缩短推理时间，不影响模型能力，优于基线方法。
北大 & 作业帮团队提出 Text-to-SQL 新框架 Interactive-T2S，攻克宽表处理与低资源对齐难题
北大与作业帮联合研发的论文提出 Interactive-T2S 框架，将 LLM 塑造成智能代理，通过多轮交互解决传统 Text-to-SQL 方法在宽表处理、低资源对齐等方面的难题，已入选国际顶会 CIKM2025。
实时交互式长视频生成
文章提出用于实时交互式长视频生成的帧级自回归框架 LongLive，解决了长视频生成在效率和质量方面的挑战，具备长视频生成、实时推理、高效微调等亮点，还给出安装、推理、训练等步骤。
全新合成框架SOTA：强化学习当引擎，任务合成当燃料，蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0，押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA，全面升级效果、数据和方法，还将考虑多方向发展。