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全球首次，Transformer「混血」速度狂飙65倍！英伟达已下注
康奈尔、CMU等机构研究者提出「混合体」Eso - LM，融合自回归和离散扩散模型范式。它引入KV缓存机制，推理速度相比标准MDM提升65倍，在速度与质量平衡上超越BD3 - LM，引发AI领域关注，英伟达或押注此方向。
月球建厂、电磁炮发射，卫星本地计算！马斯克曝AI终极构想：迈向卡尔达肖夫II型文明
马斯克抛出AI基础设施宏大构想，因地球电力紧缺，计划将AI算力送入轨道，3 - 4年部署有本地计算能力的卫星，后续在月球建工厂用电磁炮发射卫星，最终形成以‘瓦特和吨位’衡量的自生系统。
高通新款云端芯片公开！借推理抢英伟达蛋糕，市值一夜暴涨197.4亿美元
高通宣布推出AI200和AI250两款全新AI芯片进军数据中心市场，消息使股价一度飙升超20%。新品聚焦推理阶段，主打低TCO、高能效与强内存处理能力，还推进端到端软件栈。高通早有布局，已获订单。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1，这次是真的卷到DeepSeek了。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1，其上下文能力媲美Gemini 2.5 Pro。M1在部分评测中表现中规中矩，但在MRCR（4 - needle）测试中屠榜。它得益于MiniMax - 01基座模型，应用Lightning Attention机制，开源了40K和80K两个版本。
MeanFlow再下一城，北大提出机器人学习新范式MP1，实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1，将MeanFlow引入机器人学习，实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力，在仿真和真机测试中，实现速度与成功率双SOTA。
攻克AI过度思考难题！美团新研究让通过“可验证”过程奖励激活LRM的高效推理
美团等机构研究团队针对LRM“过度思考”问题，提出可验证的过程奖励机制（VSRM）。它结合可验证奖励与步骤级奖励，为推理步骤分配奖励信号。实验显示其能降低输出长度并保持性能。
32k微调处理百万Token：21倍的推理加速，10倍的峰值显存节省，实现恒定内存消耗
现有大模型处理超长文档易内存爆炸、计算崩溃。阿里巴巴未来生活实验室推出CoMeT架构，有双轨并行记忆系统，能恒定内存、线性时间处理文本，在基准测试超主流方法，实现21倍推理加速和10倍显存节省。
谷歌与OpenAI同获ICPC 2025金牌！GPT-5满分夺冠，Gemini攻破人类队伍都没解出的难题
ICPC是计算机程序设计领域的“奥林匹克”。今年GPT - 5满分、Gemini 2.5 Deep Think解10题，达金牌水准，超越人类强队，标志AI在算法竞赛“超车”，证明其具备临场推理等能力。
告别VAE压缩损耗，南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间，实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架，即将开源。该框架不依赖VAE，仅增0.3%参数量，推理提效10倍，在ImageNet获1.79的FID分数，解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？
Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0，由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗，在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。