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巧妙！一个传统技术让国产视觉基础模型直接上大分
格灵深瞳的Glint - MVT视觉基础模型表现出色，线性探测准确率高于CLIP等，下游任务效果佳。其引入间隔Softmax损失函数，结合虚拟类别构造等优化方案提升性能，团队专注视觉研发，务实开放。
DeepSeek突然拥抱国产GPU语言！TileLang对标CUDA替代Triton，华为昇腾Day0官宣支持适配
DeepSeek v3.2开源TileLang版本算子引关注，其可对标CUDA替代Triton，还适配国产算力生态，华为昇腾官宣支持。TileLang由北大团队主导，提供不同层次编程接口，助DeepSeek提升性能。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
扩散LLM推理新范式：打破生成长度限制，实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。
0.7nm制程芯片问世！摩尔定律又活了
IBM推出全球首款0.7纳米芯片制程节点，指甲盖大小芯片可集成近1000亿晶体管，性能或能效大幅提升。靠‘纳米堆叠’架构实现突破，最早5年内量产，有望让芯片微缩延续十年。
75%预训练数据都能删！Jeff Dean新作：全自动筛除低质量数据
Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量，用元学习筛选有价值数据，提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能，在低质量数据集效果佳，还能跨模型规模泛化。
让GPU不再摸鱼！清华蚂蚁联合开源首个全异步RL，一夜击穿14B SOTA
清华与蚂蚁联合开源AReaL - boba²，实现全异步强化学习训练系统，解耦模型生成与训练流程，大幅提升GPU利用率。14B模型在多个代码基准测试达SOTA，性能接近235B模型。
刚刚，DeepSeek扔出大杀器，梁文锋署名！暴力优化AI架构
2026新年第一天，DeepSeek发表梁文锋署名新论文，提出「mHC（流形约束超连接）」架构。它仅增约6.7%训练时间开销，就能让27B参数模型性能显著提升，还可能淘汰ResNet结构。
清华、快手提出AttnRL：让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。
ICCV 2025 | FDAM：告别模糊视界，源自电路理论的即插即用方法让视觉Transformer重获高清细节
针对视觉 Transformer（ViT）‘低通滤波’特性致细节丢失问题，北京理工大学等团队提出即插即用的 FDAM 模块。它受电路理论启发，能提升模型在分割、检测等任务性能，取得 SOTA 效果，有巨大应用潜力。