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LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。
无需NeRF/高斯点后处理，视频秒变游戏模型成现实！新方法平均每帧仅需60秒 | ICCV 2025
KAUST团队提出全新方法V2M4，能从单目视频直接生成高质量、显式的4D网格动画资源。该方法构建多阶段流程，涵盖相机轨迹恢复等关键步骤，平均每帧约60秒，比现有方法显著提速，论文已被ICCV 2025接收。
7B参数比 Kimina 72B 版更强！DeepSeek 新模型将“自动化所有运算”？奥赛生实测能力“太棒”
首个智能体商业信任协议来了！支付宝携手千问 App、淘宝闪购等发布 AI 商业协议 ACT
1 月 16 日，支付宝联合千问 App 等伙伴发布 ACT 协议，它是中国首个面向 Agent 商业需求的开放技术协议。该协议打造 AI 与服务平台‘通用语言’，解决授权、安全等问题，让操作更放心，还降低商家对接成本。
a16z将3000万开发者标价3万亿，等于法国GDP！网友：几个初创公司+大模型就想取代我们，疯了吧？
顶级风投 a16z 合伙人将全球开发者价值量化为 3 万亿美元，与法国 GDP 划等号，描绘 AI 编程颠覆生产关系的资本盛景。他还阐述 AI 编程价值、软件颠覆、开发流程变化等观点，引发网友质疑。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。
a16z将3000万开发者标价3万亿，等于法国GDP！网友：几个初创公司+大模型就想取代我们，疯了吧？
顶级风投 a16z 合伙人将全球开发者群体价值量化为 3 万亿美元，与法国 GDP 划等号，描绘 AI 编程颠覆生产关系的资本盛景，引发网友质疑，还探讨了 AI 编程多方面影响及初创机会。
同时监督和强化的单阶段大模型微调，告别“先背书再刷题”，推理泛化双提升｜中科院&美团等
中国科学院自动化研究所联合美团提出单阶段监督 - 强化微调方法 SRFT，结合监督微调与强化微调，解决传统两阶段方法的不足，在多任务中提升推理和泛化能力。
为什么算力追赶这么难？前谷歌架构师现场黑板推演底层架构，看懂芯片底层逻辑里被忽视的“空间博弈”
前谷歌架构师、MatX CEO Reiner Pope在访谈中从基础逻辑门讲起，推导芯片架构，指出芯片大部分成本花在搬运数据上，还探讨乘加运算、脉动阵列等原理，以及时钟周期、FPGA与ASIC差异等内容。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。