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探索 GPU 加速向量检索：NVDIA Cagra 在微信大规模推荐系统中的应用实践

本文分享腾讯团队将 Cagra GPU 图索引大规模应用于微信核心线上推荐业务的实践。介绍 Cagra 算法原理与优势，讲述线上化改造、架构演进、CPU/GPU 协同优化等，展示业务落地显著收益。

新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。

作者用Google新发布的AntiGravity生成海报，其升级增加Nano Banana Pro能力后效果惊人。作者展示了用它生成高保真原型图、用户故事地图、用户旅程地图等案例，还提及更多应用场景及使用建议和限制。

AAI机构提出新基准FormulaOne，让GPT - 5、o3 Pro等前沿大模型集体得零分。该基准含220个图结构动态规划问题，分三类难度。测试结果显示，模型在深层及最深层难度表现差，引发关注。

DeepSeek - R1爆火后，类R1结果奖励训练范式引发推理热潮，但仅以结果对错奖励模型有弊端。港中文联合团队发布多模态推理模型SophiaVL - R1，引入‘思考奖励’机制，还用Trust - GRPO算法解决奖励欺骗问题。

2月4日上海人工智能实验室开源万亿参数科学多模态大模型Intern - S1 - Pro，为AI4S迈向2.0提供开源基座。其核心科学能力跃升，底层架构创新，科学与通用能力协同发展，还构建了‘算力 - 算法’一体化基座，推动科研范式革命。

谷歌宣布人类首次在真实硬件上，让量子计算机成功运行可验证算法，性能超全球最快传统超算13000倍，成果登上Nature封面。此突破让实用量子计算机更近一步，不过也有学者对此表示怀疑。

MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。

谷歌DeepMind推出多模态TIPSv2，解决图像块与文本嵌入对齐难题。它有三大核心技术创新，在9项任务和20个数据集表现出色，特征图优势显著，且配套生态完善，为AGI预训练指明方向。

喆塔科技创始人赵文政看好半导体软件领域引入AI技术。喆塔将DeepSeek接入自研模型，应用机器学习算法提升半导体企业良率，构建智能生态系统，产品获客户认可，未来将加大研发投入。