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token危机解决？扩散模型数据潜力3倍于自回归，重训480次性能仍攀升

新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型（DLMs）与自回归（AR）模型，发现DLMs是超强数据学习者，数据潜力超AR 3倍，重训480次性能仍攀升，还剖析同期研究方法论缺陷。

文章围绕大语言模型后训练阶段的强化学习算法展开。介绍了OpenAI的RLHF、DeepSeek的GRPO，重点指出Qwen团队发现GRPO有稳定性问题，会致模型崩溃，进而提出新算法GSPO，实验显示其效率和可扩展性更佳。

第四届全国大模型智能生成大会（LMG 2025）11月1 - 3日在成都召开，预计超千人参会。11月3日的讲习班邀请四位青年专家，围绕AI基础设施、扩散语言模型等前沿议题，分享技术进展与实战经验。

清华大学李升波教授团队在NeurIPS 2025提出LLM - Filter通用滤波器，将状态估计融入大语言模型推理框架。它能解决传统方法泛化性差问题，在未见过系统中实现零样本状态估计，有望成基础模型。

上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构，构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型，适配多种编码器和模型，在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平，实现高效数据分析。

英伟达研究者提出新混合架构语言模型 Jet - Nemotron，在达 SOTA 全注意力模型精度时效率卓越，2B 版性能超 Qwen3 等，H100 GPU 上生成吞吐量最高加速 53.6 倍，基于 PostNAS 和 JetBlock 两大创新。

特斯拉世界模拟器在ICCV亮相，可生成自动驾驶挑战场景，对具身智能也有用。其自动驾驶副总裁Ashok Elluswamy称端到端AI是未来，还揭秘技术细节，特斯拉也在解决端到端面临的难题。业界对端到端路线有VLA和世界模型之争。

2026年6月12 - 13日，第八届智源大会将在北京举办。多位图灵奖得主、40余位AI企业CEO等将齐聚，探讨超级模型等关键方向。大会还关注世界模型、智能体等核心方向，设25场论坛，首次实现“智能体听会”。

斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。

极佳视界推出GigaBrain-0.5M*VLA大模型，以世界模型条件驱动，引入人在回路持续学习机制。在与主流方法对比中，任务成功率提升30%，长时程任务近100%成功，还具备高效准确的价值预测能力。