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解锁任意步数文生图，港大&Adobe全新Self-E框架学会自我评估
香港大学与Adobe Research联合发布Self - E框架，可从零训练实现任意步数文生图。它改变训练范式，用两条互补训练信号，在GenEval基准表现出色，让文生图训练更灵活且具扩展性。
基于一个MXFP8量化Kernel谈一谈如何在B200上实现高性能的Memory Bound Kernel
作者向SGLang社区提交基于CUTLASS的MXFP8 Blockscaled Grouped GEMM实现，其中包含量化Kernel。文章关注此Kernel，介绍在B200上实现高性能Memory Bound Kernel的优化技术，如整体设计、向量化与合并访问、Occupancy优化、TMA利用等。
性能真的不重要了吗？Jeff Dean给出反常答案
Google传奇工程师Jeff Dean更新文档《Performance Hints》，指出性能不是最后调出来的，而是写代码初始就注定的。很多人因对‘慢’无感、忽视性能，导致代码低效，顶级工程师则有‘物理地图’，能避开高成本路径。
美国模型长期霸榜的LMArena，出现了一个国产模型
2025 年底，中美 AI 阵营发展路径有区分，美国多是强模型加工具链，中国在多方面发力。12 月 23 日 LMArena 更新文本榜，百度文心新模型 ERNIE - 5.0 - Preview - 1203 以 1451 分登上榜单，成中国第一且是前 20 名里唯一非美国模型。
Karpathy：别再问AI「你怎么看了」，这是错误的提示词策略！
Andrej Karpathy提出不要把大语言模型看作实体，应视作模拟器。他建议探索话题时避免用‘你怎么看’提问，给出‘什么样的一群人适合探索，他们会怎么说’的更优策略，还指出不同领域影响有别。
推翻「预测下一个token」范式！微信AI新研究：把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM，把token打包成连续向量，让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤，在平衡性能和计算成本时性价比更高。
霜降｜秋霜印朱纹
霜降时节，灵感源于篆刻创作798节气海报，底图由AIGC完成。中国篆刻历史超3000年，2009年列入非遗名录。现当代艺术家谷文达挑战传统技法边界，798节气海报借AI让读者了解非遗创意。
Code2Video：全新AI教学视频生成框架，助力高质量教学
生成式模型在生成专业教育视频时受限，新加坡国立大学Show Lab提出Code2Video框架，以代码为中心，由三个协作智能体组成，能通过Python代码自动生成高质量教育视频，代码驱动生成优势明显。
EMNLP2025 | 解耦视觉与推理，港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式
当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时，常过分依赖语言知识，忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架，其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著，为LVLMs发展提供方向。
详解Github 35K+项目：打通200+数据源，构建企业级AI的数据统一入口，支持MCP【上篇】
文章实测开源的AI数据统一访问引擎MindsDB，介绍其架构、安装启动方法，展示跨多数据源统一查询、AI模型赋能数据查询等功能，还将在下篇介绍知识库与智能体特性。