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Linux之父彻底入坑AI！Claude Code写内核，性能暴涨3倍
本文报道Linux之父Linus Torvalds在Linux官方内核仓库新增带LLM后缀的分支，他指导Claude Code参与内核内存管理模块的代码编写、测试和文档撰写，优化后多线程读取性能暴涨3倍，还借助AI梳理十年前的旧代码，挖出3个隐藏多年的Bug，打破了Linus此前对AI的质疑。
大模型“拼好题”，45K数据撬动18%提升，数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion，通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA，仅用45K合成指令，在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点，增强模型解决数学问题的能力。
刚刚，Dexbotic开源！VLA性能+46%，机器人叠盘子100%成功，统一具身智能底座
Dexmal原力灵机开源的Dexbotic是具身智能VLA模型一站式科研服务平台，可提供基础设施。其预训练模型在多仿真器中提升传统VLA策略，还推出开源硬件DOS - W1，覆盖训练需求，架构有创新。
一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大模型 OmniVinci，结合架构创新与合成数据流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发“假开源”争议。
2026论文解读，ASAHI：自适应切片助力小目标检测，速度提升25%、精度创新高
高分辨率航空图像小目标检测难，传统检测器表现差。2026年4月都灵理工大学团队提出ASAHI，用自适应切片框架，在VisDrone2019上mAP50达56.8%，推理速度比SAHI提升20 - 25%，还介绍了实战代码等。
清华团队：1.5B 模型新基线！用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明，用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力，训练曲线还很平滑。
数据集蒸馏，连发两篇顶会！10%样本实现全量性能，鲁棒不失真
数据集蒸馏能让模型高效节能，WMDD和GUARD两项研究分别解决保留原始数据特性、提升模型对抗扰动能力问题。WMDD用Wasserstein度量保留几何特性，GUARD平滑损失景观获对抗鲁棒性。
叫板英伟达RTX 5090！GPU初创公司做出13倍路径追踪性能的怪兽显卡
芯片初创公司Bolt Graphics首款GPU模组Zeus 4C，路径追踪性能达RTX 5090的13倍。但它不适合游戏场景，更擅长低功耗高精度图形渲染，不过测试、应用、价格目前都是未知数。
刚刚，OpenAI开源2个推理模型：笔记本/手机就能跑，性能接近o4-mini
OpenAI深夜开源gpt-oss-120b和gpt-oss-20b推理模型，距上次开源已6年。模型亮点多，性能强，在多方面表现超专有模型。官方还放实测视频，展示其使用效果，同时解释了开源原因。
以小博大，仅1.7B媲美gemini2.5-pro，达到SOTA文档解析性能
dots.ocr是多语言开源文档解析器，把布局检测和内容识别统一在视觉语言模型中，虽LLM仅1.7B参数，却达SOTA性能。介绍了其预训练三阶段及SFT阶段关键策略。