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ACL 2025杰出论文！用能力显著向量让大模型下游任务性能预测更精准
上海人工智能实验室与复旦大学联合研究成果《Capability Salience Vector》获ACL 2025杰出论文奖。提出能力显著向量（CSV）解决验证损失与下游任务能力脱节问题，实验验证其提升了下游任务表现可预测性。
DiffMoE：动态Token选择助力扩散模型性能飞跃，快手&清华团队打造视觉生成新标杆！
清华大学和快手可灵团队推出DiffMoE，通过创新的动态token选择机制和全局token池设计，拓展了扩散模型的效率与性能边界。实验表明，DiffMoE在多方面超越现有模型，未来集成先进技术或有新增益。
通过查看GPU Assembly分析CUDA程序
文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例，对比普通和向量化版本，通过查看SASS代码，解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。
不改模型也能提升推理性能？ICLR投稿提出测试时扩展新范式OTV
ICLR 2026投稿论文提出单token验证（OTV），是测试时扩展新机制，让模型能边推理边判断正误。它基于并行思考思路，借助轻量内部验证器分析推理过程，实验显示其性能优于主流方法。
巨震，OpenAI核心高管集体出逃！奥特曼挥刀自裁：理想已死，搞钱要紧
OpenAI高层发生大地震，首席产品官Kevin Weil、Sora之父Bill Peebles等集体离职，Sora项目无限期停摆、Prism项目解散。OpenAI正告别理想主义，全力冲刺IPO，战略转向实用主义，从卖‘应用’转向卖‘基础设施’。
Claude 最歧视的，是印度阿三
AI研究员Aran Komatsuzaki实验发现，Claude的tokenizer对非英语用户不友好，印地语用户消耗token是英语的3.24倍，带来高成本、高延迟等问题。不同模型对不同语言token处理有差异，市场份额影响token效率。
一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大模型 OmniVinci，结合架构创新与合成数据流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发“假开源”争议。
小扎「梦之队」首批论文上线！LLM自举进化，单步性能狂飙22%
Meta超级实验室MSL新论文探索用强化学习微调大语言模型。提出探索迭代（ExIt）法，基于RL自动课程学习，训练仅需单步任务，模型学会多步自我改进。在MLE - bench上，ExIt相对GRPO提升约22%。
750城市+5000小时第一人称视频，上海AI Lab开源面向世界探索高质量视频数据集
上海人工智能实验室等机构联合推出持续迭代的高质量视频数据集项目Sekai，含Sekai-Real和Sekai-Game两个数据集，还训练了模型Yume。它特点突出，团队按四环节构建，望成世界建模等领域的数据基石。
4位图灵奖得主布道，2大冠军机器人登台，“AI春晚”果然又高又硬
智源大会堪称“AI春晚”，规格高看点多。4位图灵奖得主分享观点，长跑冠军天工和拳击冠军宇树G1机器人秀技能。大会还发布“悟界”系列大模型，RoboOS 2.0与RoboBrain 2.0开源，多方探讨下一代AI发展路径。