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推理效率狂飙60倍：DiDi-Instruct让扩散大模型16步超越千步GPT
普渡大学等研究者提出 DiDi-Instruct 后训练方法，可将扩散大语言模型推理加速 60 倍，超越传统 GPT 模型。该方法实现推理效率与效果双提升，为大语言模型落地提供新方案。
硅谷的「十万大裁员」：Meta按代码量裁员
2025年，AI浪潮席卷硅谷，引发新一轮裁员潮。从互联网巨头到初创企业，纷纷边裁边招，将资源转向前沿大模型。基层岗位被自动化压缩，顶尖AI人才需求飙升，裁员是职位版图重塑的前奏。
均值至上假繁荣！北大新作专挑难题，逼出AI模型真本事
当强化学习成大模型后训练核心工具，主流方法陷入「均值优化陷阱」，推理能力停滞。北大团队提出RiskPO，将风险规避理念融入优化目标，用MVaR+捆绑策略双管齐下，三大任务表现优异。
Meta打碎Transformer 8年铁律！改写AI最底层规则，模型首次冒出潜意识
Meta推出「自由Transformer」新模型，打破自2017年以来GPT模型核心规则，在解码器引入潜在随机变量Z，增加“潜意识”。仅增约3%计算开销，在多测试中超越大规模模型，或开启后自回归时代。
顶会直聘！大厂ICCV现场玩出新模式，还是鹅会玩
今年ICCV 2025，大厂招聘玩出新花样，腾讯采用“顶会直聘”模式。其展台全场规模第二大，当家AI业务全员出动。多位大佬现场与学生交流，打破信息壁垒，不放过一个人才。
比Transformer更强的架构来了？浙大新作Translution，一统卷积和自注意力
随着大模型发展遇瓶颈，浙大等校学者提出神经网络基础操作Translution，实现自注意力与卷积的融合统一，构建更普适神经计算机制。它性能超Self - attention，为新一代神经网络发展开辟新方向。
谷歌量子计算重磅突破登上Nature：首次实现可验证量子优势，比最快超算快13000倍
谷歌量子AI团队宣布里程碑式算法突破，其Willow芯片运行“量子回声”算法，首次在硬件上实现可验证量子优势，执行特定任务比最快超算快13000倍，为多领域应用铺平道路。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。
AI画手总是六根手指？阿大/美团/上交首次系统量化扩散模型计数幻觉
阿德莱德大学、美团和上海交通大学团队首次系统研究扩散模型“计数幻觉”问题。构建CountHalluSet数据集套件量化该问题，揭示其与采样条件的关系，还提出JDM模型缓解计数幻觉。
State of AI 2025：霍桑效应下，AI 是「赚钱机器」还是「泡沫机器」？
Air Street Capital发布2025年度《State of AI Report》，证实AI成重要经济增长动力，但技术突进伴随矛盾。报告提及AI推理能力有‘霍桑效应’，或成泡沫，不过AI - first公司商业化加速，付费工具采用率和合同价值飙升。