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多模态推理最高加速3.2倍！华为诺亚新算法入选NeurIPS 2025
华为诺亚方舟实验室研究入选NeurIPS 2025，其提出视觉感知投机推理（ViSpec）框架，解决草稿模型处理图像信息效率难题，在不牺牲生成质量下，对主流VLM最高达3.22倍推理加速。
ICML 2025｜如何凭「自动补全」实现100K生成3×加速？
在大模型推理复杂的当下，生成超长文本成本高。BIGAI NLCo团队提出推理加速框架TokenSwift，被ICML 2025接收。它重构传统自回归推理，解决长生成瓶颈，在多模型实验中表现亮眼。
“交互式Scaling”：增加Agent与环境交互的深度和频率来提升性能
在AI发展中，商业研究Agent是“黑箱”，开源研究Agent性能有差距。MiroMind团队推出MiroThinker v1.0，提出“交互扩展”提升性能，在多基准测试表现出色，也指出了当前版本的局限。
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。
清华SageAttention3，FP4量化5倍加速！且首次支持8比特训练
清华大学陈键飞团队提出针对BlackWell架构的SageAttention3，实现5倍于FlashAttention的推理加速，首次支持8比特训练。在多种大模型上保持端到端精度，代码将分别于6、7月开源。
MoE推理「王炸」组合：昇腾×盘古让推理性能狂飙6-8倍
在通往AGI进程中，MoE模型成大模型推理提效关键。华为推出Pangu Pro MoE 72B模型，经多方面优化，推理性能提升6 - 8倍。还采用多种策略和算法，在昇腾不同平台展现卓越性能，为大模型落地提供支撑。
无需训练的3D生成加速新思路：西湖大学提出Fast3Dcache
在AIGC浪潮中，3D生成模型虽进化快，但‘慢’和计算量大制约其应用。西湖大学AGI实验室提出无需训练、即插即用的Fast3Dcache框架，能在加速同时保持或提升模型几何质量。
震撼实锤！清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱：AI优化器为何名不符实？
为降低大模型预训练成本，近年新优化器频出，宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷，对比不同缩放范式加速差异，给出优化器设计见解，证实严格基准评测必要。
EasyCache：无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案
近年来，扩散模型在视频生成领域广泛应用，但推理慢、算力消耗高问题突出。EasyCache是无需训练的视频扩散模型推理加速方案，在多模型实验中实现大幅提速且视频质量几乎无损，为技术落地提供基础。
无需再训练即可增强性能！港大团队提出GPC框架，实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域，提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架，通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”，免训练且跨架构、模态融合，经仿真和真机实验验证性能提升。