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扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反

北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。

UC伯克利华人团队发现，LLM不靠外部奖励，仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习（RLIF）新范式，用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励，在多任务中表现良好。

上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。

OpenAI 发布 GPT - 6 Astra，总裁称开启 AGI 时代。演示视频展示其强大并行处理能力，跑分有争议，成绩不一。它有诸多成果和安全表现，也有可监控性降低问题，发布过程却状况百出。

DeepSeek Harness 在 GitHub 上线不到三天 Star 数破 10 万。文章给出小白接入教程，介绍三种部署思路，包括手动安装、用 Agent 一键安装、一键安装桌面版，还给出其与多个框架的测评对比。

云端AI会议工具存数据泄露风险，Meetily项目主打100%本地处理，解决隐私短板。它是开源AI会议助手，能实时转录音频、区分说话人、生成摘要，数据不离开设备，在GitHub获近2万Star。

本文整理自百度文心快码研发经理牛万鹏演讲，介绍了Coding Agent在百度的落地实践。包括落地成效、Agent Loop框架问题、Feedback Loop构建、Benchmark评测及Agent Engineers理念，还提及企业级Agent落地的工程问题。

AI圈的Hermes是Nous Research开发的开源Agent框架，GitHub星数超35000。作者写76页《Hermes Agent从入门到精通》，介绍其设计思路、使用方法等，中英文版可在GitHub免费下载。

阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。

DroidMind是开源MCP服务器，将Android的ADB能力结构化暴露给支持MCP的AI客户端。适合调试、测试等场景，能让AI执行设备操作，有设备管理、调试信息获取等功能，使用体验友好且安全。