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量子芯片离商用还有多远？解读半导体的下一代革命
本文深度拆解量子芯片全产业链，指出其成突破半导体产业天花板核心方向。全球多技术路线并行研发，虽有进展但距商用有差距。其商用面临三重壁垒，将分阶段落地，普及后会重塑产业与社会，与传统芯片互补。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。
17 条举措出台，大步迈进 AI 消费时代！
6月18日，商务部等八部门发布《关于加快“人工智能+消费”发展的实施意见》，文件覆盖广，有三层逻辑，还藏着新信号。不过AI消费落地有挑战，该文件标志AI行业拐点，消费时代序幕已拉开。
Anthropic的疯狂一周：每天一个新产品，我已经跟不上了
4月4 - 9日，Anthropic动作不断，先封杀第三方Agent用Claude订阅额度，又发布Claude Mythos Preview、Claude Managed Agents和Advisor Tool。其Agent产品线分三层，还展现“不发布”策略，背后是控制生态的商业考量。
阿里搞了个全能解析器，文档、图片、音频、视频一锅端
阿里巴巴开源 Logics-Parsing-Omni，用一个模型统一处理文档、图片、音频、视频四种模态，输出结构化 JSON 数据。它采用三级渐进解析框架，两阶段训练策略，在自建基准上多项指标超越 Gemini - 3 - Pro。
社区供稿丨如何抑制大模型的“过度反思”：Yuan3.0 Flash 中的强化学习范式
大模型在企业落地时存在“过度反思”问题，浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO，前者奖励“思考过程”，后者优化训练框架，实现推理效率提升，适用于企业场景。
实锤了，Meta 正式收购 Manus
近日，Manus 官网官宣“加入 Meta”。Manus 致力于打造通用 AI Agent，能处理复杂任务。这是笔待完成交易，未披露条款。Meta 在 AI 落地应用缺具象答案，收购它或是选已跑通逻辑的产品融入底层。
HumanSense：探索多模态推理边界，打造「察言观色会共情」的全模态交互伙伴
蚂蚁集团与西安交通大学联合提出并开源 HumanSense，含评估基准与推理模型。通过细粒度评测、全模态消融等研究，提出优化策略，项目已在 GitHub 和 HuggingFace 开源，推动 AI 交互体验革新。
AI Infra进阶：如何让大模型输出确定的结果
文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略，因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响，给出vLLM实现Batch Invariance的方法。
LLM的RL训练轨迹竟然是线性的？Miaow Lab｜新工作：无需继续训练，直接“预测”未来模型！
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》，揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化，提出“权重外推”法，可实现6.1倍训练加速，还介绍三种策略及实验结果。