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谷歌公开全新极限压缩算法：LLM提速8倍、内存占用狂降6倍，精度零损失
谷歌推出全新量化算法 TurboQuant，瞄准大模型键值缓存吃内存、高维向量搜索算力瓶颈痛点，能砍内存、提速度且精度零损失。分 PolarQuant 和 QJL 两步，实验数据表现优异，将改变搜索格局。
百度“龙虾” 全家桶亮相，多款龙虾产品上新，家用小度虾也来了
3月17日百度AIDAY龙虾专场，百度“龙虾”全家桶亮相，多款产品上新。百度集团沈抖谈OpenClaw趋势，还推出桌面AI智能体DuMate、“家用小龙虾”等，多个Skills也发布，持续降低体验门槛。
史诗级痛点修复！GPT-5.3 Instant 突发上线：写作，语气，准确度全面升级
ChatGPT目前使用率最高的模型GPT-5.3 Instant正式上线，核心优化用户日常交互体验，解决此前反馈强烈的痛点，如削减拒答与说教、让对话更自然、优化联网搜索等，还降低幻觉率，提升写作辅助能力。
The Batch: 891 | 用于科学发现的人工智能
Adji Bousso Dieng展望2026年，希望AI从‘提升效率的工具’变为‘推动科学发现的催化剂’。当前深度学习主导范式是‘插值’，难以应对数据分布‘尾部’，应转向能驾驭分布尾部的技术，把多样性作为核心目标。
FriendliAI获2000万美元，以加速AI模型推理工作负载
专注AI推理的初创平台FriendliAI获2000万美元种子扩展轮融资，资金用于加速平台开发。其专有推理优化技术可降低模型运行成本和能耗，能为用户省90%的GPU成本，合作客户广泛。
Discrete Tokenization：多模态大模型的关键基石，首个系统化综述发布
近年来，人们关注将LLM能力扩展至非文本模态，Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结，香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述，梳理技术脉络、方法及挑战，给出未来研究方向。
“老中间件”自救：昔日并发王者、十五年开源老将全力押注Agentic AI找活路，转型做 Java 版 LangChain
7月14日，老牌开源中间件Akka发布Agentic Platform，向AI驱动型系统转型。其运营曾面临挑战，现全力押注Agentic AI，认为这是第五次计算浪潮，将构建比Langchain更丰富的功能集。
单卡即可微调大模型！内存占用仅1/8，性能依然拉满 | ICML 2025
基础大模型应用于下游任务时微调成本高，低秩适应（LoRA）方法虽降低成本，但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架，在25个多领域任务验证效果好，内存占用仅1/8。
MiniMax开源首个视觉RL统一框架，闫俊杰领衔！推理感知两手抓，性能横扫MEGA-Bench
MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune，由闫俊杰领衔。该框架通过三层组件设计和动态IoU奖励机制，让VLM能联合学习推理和感知任务。还开发Orsta模型系列，在MEGA - Bench表现出色，且MiniMax多模态布局动作多。
Meta新研究：字节模型蒸馏后，天花板破了
本文介绍Meta FAIR与华盛顿大学合作的最新研究，针对传统大模型蒸馏Token候选空间大、存储成本高的痛点，提出字节级蒸馏方案，验证其可突破Token天花板提升模型能力上限。