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谷歌之后，英伟达入局扩散大语言模型，Fast-dLLM推理速度狂飙27.6倍

大语言模型领域，推理效率制约实际应用。谷歌Gemini diffusion曾展扩散模型并行潜力，但开源扩散LLM推理慢。近日，NVIDIA等推出Fast - dLLM，无需训练即插即用，推理速度狂飙27.6倍，兼顾速度与精度。

在机器学习领域，模型可解释性愈发重要。结合XAI技术能提升模型透明度与可信度，如预测儿童饮食多样性、心血管疾病分类准确率很高。还整理9篇相关论文，解析两篇文章创新点、方法和结论。

天津美术学院举办‘重力重塑 - 2025人工智能与展演艺术工作坊’，作为新生入系‘供氧计划’，聚焦‘人工智能与展演艺术’。邀请国内外20余名多领域专家，还有三场workshop，旨在探索AI背景下艺术创作更多可能。

近日，Reddit上关于GitHub Copilot的风波引发开发者关注。微软发布Copilot Agent，虽称其擅长开发任务，但在GitHub实践中表现不佳，引发开发者不满，也反映出技术理想与现实落地的差距。

本周，开源数据库 Supabase 宣布完成 2 亿美元 D 轮融资，投后估值 20 亿美元。它以“开箱即用”体验降低 SQL 接入门槛，适配“氛围编程”工作流，还不断集成 AI 能力，开源模式也很有吸引力。

今年微软 Build 2025 大会于 5 月 20 日凌晨开场，AI 是重要战略方向，‘开源’成关键词。大会有诸多亮点，如开源 Copilot 核心功能和 WSL，升级开发者工具，推出新智能体和平台等，还与多方探讨 AI 发展。

文章指出生成式AI改变软件开发方式，LLM在编码领域成果显著。但AI辅助编码有局限，如‘70%问题’。还介绍有效模式，提及软件工程智能体兴起，最后认为未来对经验丰富工程师需求或增加。

推理语言模型（RLMs）发展显著，DeepSeek - R1发布引发广泛影响且未完全开源。MiroMind等总结其复现研究，关注SFT和RLVR方向，介绍数据构建、方法设计、训练过程细节及实验关键发现。

字节跳动Seed联合多家机构，针对当前递归式自我改进AI依赖外部给定目标反馈的缺陷，提出三项新基准，从三个核心维度研究Agent自进化能力，揭示了当前AI自进化的核心瓶颈。

本文推荐Star量9.8K的开源背词项目TypeWords，针对「眼熟单词写不出」的痛点，设计了无提示输出的练习闭环，面向技术人给出使用指南，同时说明其本地存储特性与同步限制。