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京东广告大模型实战：GRAM 架构如何在 50ms 内完成生成式推荐？

流量红利见顶，广告营销转型遇挑战。京东张泽华在大会公开应对方案，介绍 GRAM 架构，实现意图与商品语义对齐，控制推理时延，解决冷启动等问题，还分享算法与知识工程实践。

Claude Opus 4.7发布48小时口碑两极撕裂。官方榜单并列全球第一，但逻辑推理公开测试成绩暴跌，token消耗涨35%，旧接口报错，用户吐槽「更贵、更蠢、更爱顶嘴」，Anthropic虽解释却难平用户怒火。

Moltbot热度不减，开发者挖掘其实用价值，阿里云、腾讯云上线相关云服务。Moltbot作者Peter接受采访，分享项目起源、开发思路等，认为MiniMax M2.1是优秀开源模型，还探讨了智能体发展及项目后续规划。

A社官宣未公开的Claude研究模型在黎曼猜想取得重大进展，将满足猜想的黎曼ζ函数零点比例下界从41.6%提高到67.2%。它靠60个智能体、3100万输出Token完成研究，几乎走完科研流程。

文章介绍 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air，二者旨在统一推理、编码和智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好，采用 MoE 架构等技术，还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用，并说明使用方式。

Google DeepMind研究者设计的语言模型，能判断关键单词并进行深度递归计算，通过轻量级“路由器”节省计算资源，在同等训练成本下表现显著优于传统模型，文中还提及其他解决动态算力分配问题的思路。

谷歌最新图像模型nano banana横空出世，能融合图片、理解地理等结构，实现多轮创作。它凭借Gemini知识与交错生成技术，重塑AI图像生成边界。谷歌团队揭秘其技术，还谈及未来发展方向。

卡内基梅隆大学提出LegoGPT，是首个依文本提示生成物理稳定乐高积木模型的方法。构建了StableText2Lego数据集，训练自回归大模型生成设计，还开发纹理生成法，设计能手动或机器人组装。

清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案，解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本，用fastText筛数据，筛出Ultra - FineWeb数据集，提升模型性能，还计划拓展到专业领域。

摩尔线程团队论文LiteGS被ECCV 2026接收，旨在加速3DGS训练。它从GPU底层光栅化、数据排列及致密化判断三层改进，进行系统与算法协同设计，开源后成果显著。