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加州理工用AI攻克量子化学60年难题，1块显卡做完7800块的活！
加州理工学院Anima Anandkumar团队8月24日发文，用AI模型将量子化学计算复杂度从立方级压到近线性级。单块GPU就能完成含82500个电子的金属缺陷模拟，而2019年同类计算用了约7800块GPU。
ACL 2026｜清华新作ControlAudio：声音何时响、说啥话？都能按剧本可控生成！
现有文生音频技术在精细化控制方面有挑战，清华团队提出ControlAudio方法。它通过数据构造、渐进式训练和引导采样，在统一框架下实现时间与语音内容联合建模，在多项任务上表现优于现有方法。
Google 发了个压缩算法，内存砍 6 倍，速度快 8 倍，精度零损失
Google Research发布TurboQuant压缩算法，将在下月ICLR 2026正式发表。该算法把大模型的KV Cache压缩到3 bit，内存降6倍、速度快8倍且精度零损失，解决了传统算法的压缩开销问题。
全球AI算力大战变天！十万卡算力集群爆表，国产IB真香？
大模型竞赛进入万卡、十万卡时代，网络取代算力成新瓶颈。过去RoCE因成本优势受青睐，但集群规模扩大后运维复杂。IB架构以其稳定性迎来价值重估，国产IB方案突破或改变技术路线选择。
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。
三维空间太难懂？RoboTracer让机器人理解复杂空间指令，推理3D空间轨迹，开放世界也能精确行动
家庭环境复杂，让机器人理解空间指令难，现有VLM多聚焦2D推理。北航、北大等联合推出多模态大模型RoboTracer，能精准生成3D轨迹，在多项评测中领先，还能直接集成到机器人，完成复杂任务。
65岁LeCun被卷回巴黎老家！与小扎一刀两断，曝光神秘AI初创
65岁的图灵奖得主Yann LeCun年底将离开Meta创业，其新公司专注高级机器智能，教AI理解物理世界。他批评LLM触及天花板，是AI黑洞，多年来坚持世界模型研究，认为其才是通向真正智能之路。
告别随机性：Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性？
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性，而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略，实验验证有效，还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。
华为 | MoE推理「王炸」组合：昇腾原生盘古推理，性能狂飙6-8倍！
华为团队推出昇腾平台原生Pangu Pro MoE 72B模型，经系统级软硬协同等优化，推理性能提升6 - 8倍。还提出分层混合并行等策略，打造融合算子，设计推理算法，在昇腾不同平台展现卓越性能。
ICRA 2025｜通用多机器人长时任务规划框架破解任务分配难题，成功率+105%、效率+36%
2025年5月，美两校联合团队在ICRA 2025发布LaMMA - P。它融合大模型与PDDL规划器，解决异构多机器人长时任务分配难题，在新基准数据集上，相比SMART - LLM，任务成功率提高105%，执行效率提升36%。