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Z-Image标准版开源：更具可塑性的图像生成全能基座
Z-Image标准版开源，它是为开发者准备的强大画板，解决了生成模型同质化问题。其保留完整权重，在微调、风格化上潜力大，采用创新架构，训练定位SFT阶段，有完整CFG支持，还提供完善工具链。
SGLang-Diffusion: 两个月进展
自2025年11月初发布，SGLang - Diffusion获广泛关注。过去两月持续优化，速度提升1.5倍。介绍新模型支持、LoRA支持等进展，还展示性能测试结果，阐述关键改进及未来规划。
AI for Science开年新突破：中科大实现多尺度结构逆向设计128倍加速，登上Nature子刊
中国科学技术大学联合多所院校，在多功能双连通多尺度结构逆向设计领域取得突破，成果发表于Nature Communications。研究解决核心瓶颈，提供新范式，在多方面展现优势与潜力。
代码为刃 创意为甲，探索国产AI应用新路径 ——“算网杯”2025 AIGC开发者大赛圆满落幕
1月17日，“算网杯”2025 AIGC开发者大赛决赛在中国科大苏州高等研究院落幕。大赛受业界关注，吸引500余名开发者。以“探索国产AI应用新路径”为导向，成果丰富，发掘了人才与项目，为产业注入动能。
基于百万亿 Token 的 AI 使用模式分析：趋势、拐点与未来｜PPT分享
近期OpenRouter报告《人工智能现状：基于OpenRouter的100万亿Token实证研究》，分析超100万亿个token的真实世界LLM交互数据，弥补LLM实际使用情况证据不足，揭示2024年转折及多方面发现。
NeurIPS 2025 | 蚂蚁CGM：图融合架构重塑代码大模型，探索非 Agent 新范式
在NeurIPS 2025上，蚂蚁将展示Code Graph Model (CGM)。它把代码库图结构集成到开源LLM，开启新范式，在代码库级任务上以非Agent方案登顶开放权重模型榜首，解决了复杂软件工程的Agent依赖难题。
直播预约 | 迈向用于演绎推理的诚实语言模型
本次讲座聚焦迈向用于演绎推理的诚实语言模型。当前语言模型难诚实推理，输入不足会产生无根据答案。为此制定多步骤任务，提出强化学习方法ACNCHOR，稳定学习过程、提高推理性能。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板，再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出，LLM性能提升有理论天花板，扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制，源于计算、信息与学习理论，未来应转向‘有限优化’。
LeCun在Meta的最后一篇论文
LeCun于11月11日提交最新论文《LeJEPA：无需启发式的可证明且可扩展的自监督学习》，当天其离职Meta消息曝光。论文提出LeJEPA自监督学习方法，解决表示崩溃问题，还回顾了JEPA架构发展，虽毁誉参半，但LeCun将继续推进世界模型工作。
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型，通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块，解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题，提升分割精度，降低训练成本。