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不堆参数堆架构，这个8B开源模型把图像理解和生成统一了

商汤开源全新架构的理解生成统一模型SenseNova-U1，虽小尺寸版仅8B参数，却能复刻GPT - Image - 2的不少绝活，在多项指标上登顶开源模型榜首，推理速度逼近主流商用闭源模型。它具备连续性图文创作等能力，底层是NEO - unify架构。

TC-Light 是中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器，能对长视频序列重渲染，减少 Sim2Real Gap 及实现数据增强。它克服了时序一致性和计算开销挑战，性能优于现有技术，论文与代码已开源。

具身智能进入数据scaling时代，VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架，将影响函数扩展到十亿参数VLA模型，解决计算和筛选难题，实现313倍加速，实验证明其用更少数据获更好效果。

腾讯发布并开源混元世界模型1.1，是统一的端到端3D重建基座大模型。它支持从多视图或视频一键生成3D世界，单卡秒级推理完成高精度重建，性能达SOTA，还具多特性，打破技术壁垒。

传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。

NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」，主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash，还涌现新能力。

这篇深度访谈聚焦阿里云与平头哥，探讨模型推理提升13倍背后的秘密。随着AI焦点转向推理，行业面临算力、成本、监管等矛盾。嘉宾分析推理范式现状与变化，探讨推理加速技术及优化策略，还谈及瓶颈、未来发展及竞争方向。

港中文和华为诺亚实验室联合提出ReliableMath基准，探究大模型推理可靠性。提出评估准则，构建含可解与不可解问题的ReliableMath数据集，实验揭示大模型缺陷，还提出提高可靠性的对齐策略。

上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5，针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题，提出时空信道联合建模（TSCM），实现近似恒定计算成本的全局记忆访问，展示了世界模型工程化落地的可行路径。

西门子与腾讯优图联合团队提出AdaptCLIP通用视觉异常检测框架，不改动CLIP主干，引入轻量适配器。它兼容零样本/少样本推理，在12个数据集评估表现优，兼顾精度与部署需求。