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告别「想完再做」卡顿！清华StreamingVLA让VLA边想边行动，提速2.4倍
视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿，清华与联想合作提出StreamingVLA框架，引入两项技术实现并行处理，在测试中显著提升效率和流畅度，为VLA模型部署提供新方案。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
毫无征兆！DeepSeek R1爆更86页论文，这才是真正的Open
两天前，DeepSeek悄无声息把R1论文从22页更新到86页，将其升级为开源社区可复现的技术报告。新论文干货多，如精确数据配方、基础设施说明等，且多项实力媲美甚至赶超OpenAI等闭源模型。
Anthropic：警惕评测排行榜！差别可能只是机器的内存更大，而已
Anthropic发工程博客指出，AI编程评测排行榜上排名前列的模型分差小，而运行环境硬件配置能让分数波动6个百分点。同一模型在不同沙箱策略下分数不同，资源配置影响评测结果，排行榜分数差距或因硬件。
张小珺采访了Kimi杨植麟，Agent泛化的临界点来了。
张小珺采访Kimi杨植麟，杨分享技术见解。如Scaling Law遇瓶颈，应提升Token效率；Adam与Muon对比，Muon学习效率高；模型公司下场做一方Agent产品，垂直整合模式上限高；还谈及长上下文、Agent训练及管理方式等问题。
从DeepSeek-V3到Kimi K2：八种现代 LLM 架构大比较
文章对比了DeepSeek-V3、Kimi K2等八种现代LLM架构。介绍各模型独特技术，如DeepSeek V3的多头潜在注意力和混合专家技术，OLMo 2的后归一化策略，Gemma 3的滑动窗口注意力等，探讨架构改进与突破。
不卷速度卷验证，陈天桥MiroMind精准预测15天后黄金价格
陈天桥带队的MiroMind发布新一代重型推理智能体MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1，在基准测试中表现优异，超越众多顶尖模型。该模型不仅通用任务强，在科技金融等专业领域也表现亮眼，还能承担真实长链条智力任务。
为什么AI大厂的人，都跑去做生命科学了？
越来越多AI人才投身生命科学，创办数十亿美元估值公司。这是因训练通用模型门槛高，而生命科学技术可迁移、产业愿付费且有成功先例。新一代公司AI位置、融资、技术目标有变化，但仍面临数据和临床验证问题。
这大概是我见过最通俗易懂的AI发展历程科普详文了
文章从历史时间线出发，介绍AI诞生、发展历程，涉及细分技术模块。结合案例说明AI在不同阶段的应用，如早期机器翻译、垃圾邮件过滤。还探讨AI大模型、智能体等概念，分析调优方法和‘幻觉’问题，展望其未来前景。
10亿国民App丝滑升级AI应用！高德携手通义重构的底层架构曝光
高德用AI重构底层技术栈，建立主 - 从Agent架构，将千问大模型与空间智能结合。新架构分Agent层、模型层和工具层，还依托生态数据和通信协议。这让高德从工具变智能体，为行业转型提供范式。