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重复一下提示词，Gemini准确率竟从21%飙升至97%！
Google Research团队研究发现，重复提示词可让Gemini准确率从21.33%升至97.33%。该策略能提升主流大模型非推理任务表现，在多模型多基准测试中优势明显，且不增加延迟。
跨芯片统一优化，DLCompiler与DLBlas驱动算子极致表现
9月10日，上海AI实验室DeepLink团队开源DLCompiler和DLBlas。前者是扩展Triton的深度学习编译器，后者是面向大模型的高性能算子库。它们有跨架构DSL扩展等亮点，在多芯片上实现性能优化，还解决了DSA芯片优化难题。
Qwen3.8-Flash-Next：SGLang Day-0 支持
2026年8月26日，Qwen团队开源多模态MoE模型Qwen3.8-Flash-Next，是Qwen4架构早期预览版。SGLang在发布首日提供完整支持，模型架构多方面升级，亮点众多，还介绍各组件优化及PLE架构与卸载优势。
GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
LoRA中到底有多少参数冗余？新研究：砍掉95%都能保持高性能
这篇创新研究介绍了LoRI技术，证明即使大幅减少LoRA的可训练参数，模型性能依然强劲。研究团队在多个任务上测试了LoRI，发现仅训练LoRA参数的5%，LoRI就能匹配或超越其他方法的性能。
Physical Intelligence 核心技术团队分享：物理世界的“Vibe Coding”如何实现？
Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径，分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系，还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制，分析开放世界部署难题，展望未来“机器人模型即服务”。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题，华为新加坡提出InstructRAG，提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
国产AI首次「长出」原生记忆，非Transformer架构成新王！机器狗当场引爆WAIC
WAIC世界人工智能大会上，国产黑马RockAI的大模型Yan 2.0 Preview亮相，可多终端无损部署。它基于非Transformer架构，训练效率高，有原生记忆，实现端侧AI，展现出自主学习和多模态能力，引发关注。
The Batch: 839 | 好莱坞加入 AI 版权之争
好莱坞电影公司加入对用其版权作品训练AI模型公司的抗争。迪士尼和环球起诉Midjourney，指控其未经授权用版权作品训练模型、分发含其角色图像，请求停侵权并索赔，版权法相关界定尚不明确。