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微信、清华连续自回归模型CALM，新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变

腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM，它将语言建模为连续向量而非离散词元，显著改善性能与计算成本权衡，解决了 LLM 效率瓶颈，虽面临技术挑战但实验效果佳，还指明未来研究方向。

英伟达GTC 2025大会上，黄仁勋提出“AI不是工具，是会用工具的工人”，重新定义人类与技术关系。阐述AI产业本质、三大扩展定律，公布GPU路线图及新硬件，还将AI部署到多行业，构建全栈生态。

加州大学圣迭戈分校等机构开发 Real Deep Research（RDR）系统，可自动完成领域综述与趋势追踪。它从顶会收集论文，压缩成摘要并聚类，还能生成综述、绘制趋势图谱。与已有方法不同，它结合自动化与专家知识。

近期 OpenAI 完成资本重组，与微软合作迎来新篇章。奥特曼和微软 CEO 纳德拉在播客中深入讨论投资结构、产品分销等未来战略，还澄清外界关注的核心问题，如算力瓶颈、财务健康质疑等。

Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客，提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度，成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发，大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。

IBM宣布在量子计算商业化取得重大进展，能在AMD芯片实时运行量子纠错算法，速度比需求快10倍，无需GPU，用FPGA芯片与量子计算机配合即可，这一突破让AMD和IBM市值均大幅上涨。

Pokee AI发论文介绍70亿参数的PokeeResearch - 7B模型，用基于AI反馈的强化学习和推理框架，在深度研究基准测试中成绩领先。该公司由前Meta大神创立，产品可打通多应用，已获融资并公开测试。

文章围绕AI驱动的支付方式“一键接入”系统展开。先指出跨境支付接入流程痛点，介绍借助Qwen Coder + MCP工具链构建提效系统的目标。接着阐述技术架构、流程，以及提升AI采纳率的方法，最后展示效果、规划未来。

上线三天，Sora APP登顶美国App Store榜首，Sora 2的「客串」功能和物理智能实现音画同步，奥特曼亲自下场被玩坏。Sora 2 Pro一次可拍15秒大片。奥特曼预告两大更新，Sora却带来视频造假隐患。

腾讯混元发布并开源原生多模态生图模型混元图像3.0，参数规模80B，是参数量最大的开源生图模型，也是首个开源工业级原生多模态生图模型，效果对标业界头部闭源模型。文中介绍其技术方案、测评效果等。