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AI生成苹果Metal内核，PyTorch推理速度提升87%
Gimlet Labs研究显示，AI能自动生成苹果芯片Metal内核，使PyTorch推理速度提升87%，在215个PyTorch模块上平均加速1.87倍。多个模型组合生成最优内核概率更高，不过研究对比方式遭质疑。
Qwen3-Next：迈向更极致的训练推理性价比
文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势，还说明使用方法，包括在多平台部署及处理超长上下文，展望持续优化架构。
谷歌新研究：大模型“吵架”有利于提升推理质量
谷歌新研究发现高级推理模型自发进化出'思想社会'，研究人员用LLM - as - judge方法识别出多个虚拟人格。还找到控制现象的'开关'，实验表明教AI'吵架'更有效，其'社交技能'通用，给开发者带来新启示。
双榜SOTA！微软ACL2026新作重新定义AI长记忆
大语言模型落地中，AI长期记忆能力成瓶颈，传统RAG方案有局限。微软研究团队提出AI记忆框架Mnemis，受认识论与认知科学启发，在两大权威长期记忆基准达SOTA性能，工作被ACL2026主会议接收。
美团智能体SOTA模型LongCat-Flash-Thinking-2601开源
美团龙猫团队开源智能体推理模型LongCat - Flash - Thinking - 2601，总参数5600亿。该模型在多方面有卓越表现，团队通过构建数据、模拟环境、采用强化学习策略及设计高效架构等，使其比肩闭源模型。
6位前DeepMind老将打造「AI指挥官」，一半成本刷新SOTA
6名前Google DeepMind成员创立Poetiq，搭建元系统让前沿大模型自动生成解决特定任务的策略和模型组合，降低推理成本。其Gemini 3 Pro优化技术在ARC - AGI - 2上创SOTA，成本仅为之前最优方法一半。
大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。
微软：DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。
这个春节P图不求人！小红书开源图像编辑新SOTA
今日小红书基础模型FireRed - Image - Edit亮相，在复杂编辑指令、风格化转换等核心指标表现强，在多项权威测试达SOTA。该项目代码等已开源，模型权重将开源。团队还推出RedEdit Bench评测方案。
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。