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The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据

Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。

文章系统性介绍业务场景下大模型评测流程，包括需求分析、评测集设计生成、维度设定、任务执行和报告输出。指出评测挑战，如设计维度和集，还给出评测方法及案例，像蚂蚁评测集、业务自动化评测。

在大语言模型时代，人们需要“能解释”的LLM。SAE技术崛起，作者团队发布首篇SAE综述，梳理其技术、演化和挑战。介绍了SAE概念、优势，涵盖其技术框架、可解释性分析等多方面内容。

腾讯混元团队在 ACL 2026 Findings 发布的 ToolCPT 指出，Agent 用不好工具病根在预训练。它从真实代码挖工具，写说明书，融入预训练，实验显示能有效提升工具运用能力，但也有局限和成本。

香港科技大学研究发现，大模型的“提示词压缩”模块会重写系统安全边界，成为新攻击面。团队提出“对抗性信息损失”概念和COMA攻击框架，实验有效，还给出隔离压缩防御方案。

AMD与GPU MODE联合发起2026线上黑客松，向全球发榜。挑战赛设110万美元奖池，分预选赛和决赛，要对核心GPU算子打磨、挑战明星模型，代码须可合并，给出了赛程安排及参赛方式。

2025年12月17日，腾讯宣布两项重大举措，一是重组AI组织架构，成立新部门并任命首席AI科学家；二是发布混元世界模型1.5，能实时生成可交互3D虚拟世界，应用场景广泛，或引领行业进入‘AI原生’新阶段。

12月13日，西湖大学修宇亮在GAIR 2025分享数字人重建进展。其团队成果UP2You将建模时间从4小时缩至1.5分钟；ETCH获更准确内部人体结构；Human3R可实时动态重建人物场景。他认为未来数字人重建将成基础模型微调任务。

近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。

新一代开源架构Mamba-3发布，由CMU普林斯顿原班人马打造，15亿参数性能比Transformer高4%，长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学，推理优先，有三大核心技术，还能与自注意力层混合提升检索能力。