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LangFlow: 挑战离散扩散，探索下一代语言模型新范式
UIUC Ge Liu团队发布《LangFlow: Continuous Flow Matching for Large Language Models》，回归连续扩散架构。研究指出连续扩散受挫非先天缺陷，经优化，LangFlow让连续扩散在标准基准追平离散扩散，为多模态统一架构打通底层路线。
Qwen3-ASR开源：够稳定，能流式，多语言！
今日正式开源Qwen3-ASR系列模型，含两个语音识别与一个语音强制对齐模型，支持多语种。依托创新技术实现精准稳定识别，1.7B模型多场景达SOTA，0.6B兼顾性能效率，强制对齐模型精度超传统模型。
大型语言模型正在掏空和填满你的钱包
人工智能改变赚钱和花钱方式，生成式AI每年或为全球经济增2.6 - 4.4万亿美元。文章介绍LLM在多领域应用，如客服降成本、内容创作提效率等，企业应积极拥抱技术革命。
ROLL：面向大规模语言模型的高效强化学习框架
本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架，专为LLM训练优化。它设计灵活，不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色，还采用创新机制提升效率，支持自定义操作，适合学术和业务场景。
One RL to See Them All？一个强化学习统一视觉-语言任务！
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统，可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制，基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著，凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
刚刚，何恺明团队新作，「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型，将扩散过程置于连续向量空间，只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码，引入自条件机制。实验显示，ELF用不到其他方法十分之一数据，生成质量全面领先。
ShellAgent 2.0 体验：让前端消失，省掉 70% 开发资源
本文介绍Myshell ShellAgent 2.0测试情况，它仅用提示词就能生成Agent应用，摆脱前端构建流程，降低创建门槛。文中展示创建计算八字、分析钱包资产、拆解学习资料等应用案例，还能Remix他人发布的应用。
低Token高精度！字节复旦推出自适应推理框架CAR
字节与复旦大学研究人员提出自适应推理框架CAR，能根据模型困惑度动态选短答或长推，在多基准测试中平衡了准确性与效率，打破长文本推理必然性能更好的认知。
Agent 走向具身世界：从语言智能到机器人「大脑指挥官」
华为诺亚方舟实验室发布 RoboHarness 系统，解决不同策略协作问题。它将独立控制系统封装成可调度技能，由 Coding Agent 决策，还设计辅助技能和 Memory Bridge 模块，促进策略协同，推动具身智能发展。
英伟达半数打工人身家过亿！难怪离职率低
一份调查显示英伟达约半数员工身家超2500万美元，超78%超百万美元。管理层富翁数字更惊人，公司离职率仅3.7%。其造富源于员工持股和限制性股票计划，近期又宣布芯片量产。