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Cloudflare 用 Rust 重写核心系统：CDN 性能提升 25%，响应时间缩短 10 毫秒

Cloudflare 宣布用 Rust 重写核心子系统，响应时间缩短 10 毫秒、性能提升 25%。基于代理框架 Oxy 构建 FL2，创建中间层让 Rust 模块在旧系统运行，还制定测试发布策略及回退机制。

传统3D动画制作依赖骨骼绑定与关键帧编辑，成本高。现有自动化方法有局限。北京航空航天大学团队提出AnimaX框架，结合视频扩散模型与骨骼动画优势，支持任意骨骼拓扑，生成动画质量高、速度快，泛化能力强。

香港中文大学与快手可灵团队联合提出运镜可控视频生成框架CamCloneMaster，引入‘参考即用’范式，告别对相机参数依赖。其训练、测试代码和数据集均已开源，在各项指标上优于SOTA方法。

由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。

上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多问题模拟复杂推理场景。结果显示，DeepSeek - R1等模型高压下性能大幅缩水，REST能拉开不同模型差距，还揭示评测方法局限。

麻省理工学院推出全新自适应大模型框架「SEAL」，让模型从「被动学习者」变为「主动进化者」。网友猜测GPT - 6可能整合其能力，成为能自主学习的模型，研究虽有局限，但为大模型自进化提供新路径。

当前基于大模型的Coding Agent是热门研究方向，现有评测多假设其独占代码仓库。中科院自动化所团队构建SWE - Touch框架，对9个前沿模型测试，发现用户干预下模型性能下降、排名洗牌。

斯坦福最新大模型医疗任务评测，构建含35个基准测试的MedHELM综合评估框架。结果显示，DeepSeek R1以66%胜率领先，o3 - mini等模型也各有表现，还分析了成本效益。

在信息爆炸时代，传统检索技术缺乏动态决策能力，难以满足多步推理需求。阿里通义实验室发布的 WebDancer 基于 ReAct 框架，通过四阶段构建，在测试中表现优异，未来规划拓展工具生态、突破任务边界等。

来自阿里巴巴通义实验室的研究员推出WebDancer，这是一个原生信息检索的Agentic Model，能自主浏览网页、思考和决策。它基于ReAct框架，经多阶段训练，在信息检索基准测试中表现出色，为解决复杂检索问题提供新思路。