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谢赛宁、李飞飞、LeCun联手提出多模态LLM新范式，「空间超感知」登场
纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」，迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准，还提出预测性感知范式，在空间认知任务上有提升，相关论文值得视频多模态研究者参考。
开源屏幕感知AI助手，快捷键即调，随时看懂屏幕上的一切！
日常Windows桌面工作调用AI助手常打断专注流。GitHub新开源工具Everywhere，能自动感知屏幕内容，快捷键即调，支持多模型，有网络搜索和Markdown渲染功能，多种场景适用。
知识增强LLM与搜索引擎用户的感知信息价值差异比较研究
研究选取文心一言与百度搜索引擎，探究不同任务复杂性、信息获取场景下，用户使用两种工具后的感知信息价值差异。发现两者在部分指标有显著差异，还给出两类工具优化建议。
帕西尼再融10亿元，具身感知赛道跑出35亿元融资纪录
帕西尼获10亿元战略轮融资，累计35亿领跑全球具身感知赛道。本轮由巨头和基金联合领投，形成“四位一体”资本生态。其全栈自研，具先发优势，正推动具身智能发展，目标成产业能力底座。
Apple | 开源视觉语言模型：FastVLM，可手机运行，首token速度提升 85 倍
苹果开源能在 iPhone 上运行的视觉语言模型 FastVLM，代码仓库含 iOS/macOS 演示应用。它解决体积和速度问题，首 token 输出速度提升 85 倍，引入 FastViTHD 编码器，适配 iOS/Mac 生态，有不同参数量级版本。
致敬Kimi K2：基于slime的全流程INT4量化感知RL训练
受Kimi K2团队启发，SGLang RL团队落地INT4量化感知训练流程方案，在强化学习多方面取得进展，还在slime框架复现全流程方案，实现媲美BF16精度，提高Rollout效率，为社区提供开源参考。
全域感知，一键部署：“星元智能体”开启国产AI落地新范式
4月29日，数字感知芯片技术全国重点实验室联合中星微团队发布‘星元智能体’。它基于XPU芯片，完成从芯片到智能体跨越，架构创新破算力瓶颈，还破解数据困局，已在多地试点，未来将推动AI产业发展。
85倍速度碾压：苹果开源FastVLM，能在iphone直接运行的视觉语言模型
苹果开源能在 iPhone 上运行的视觉语言模型 FastVLM，代码仓库含 iOS/macOS 演示应用。它速度快，首个 token 输出速度较同类模型提升 85 倍，还兼容主流 LLM，适合边缘设备等场景。
腾讯网关TGW：用户无感知快速迁移及故障自愈能力 | USENIX ATC '25
腾讯与清华联合论文入选USENIX ATC '25，阐述稳定运行多年的TGW网关架构，展示无损迁移、故障自愈及定位系统。该架构应对业务流量挑战，有高性能、高可用等特性，还分享运营经验。
训练提速5倍，响应缩短50%：动态自感知能力，重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余，传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力，通过三模块协作，实现推理“精准瘦身”，解决根本冲突。