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ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES：为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大，现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES，将情景记忆机制引入可控扩散模型，提升下游强化学习算法表现，论文已被 ICML2026 录用。
Agent交卷时刻：企业如何跨越“一把手工程”信任关？｜甲子引力
在2025甲子引力年终盛典中，甲子光年智库院长宋涛对话五位AI企业负责人，探讨AI Agent在企业中的价值与落地问题。嘉宾们认为AI Agent可降本增效、推动转型，但落地面临信任、成本等阻力，需深入业务创造价值。
vivo发布端侧多模态模型，只有3B可理解GUI界面，20项评测表现亮眼
vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B，融合文本与图文能力，支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色，参数量小，训练和推理成本低，有精巧结构、高效策略，还有高质量数据和高性能平台支撑。
作业帮Flink On K8s落地实践
本文分享作业帮2025年Flink on k8s的探索与实践，包括选型思考、平台架构演进等关键内容。介绍了历史on Yarn模式的问题，阐述选型Flink K8s Operator模式的原因，还提及任务状态观测、环境资源成本等，分析核心问题并给出解决方案。
GPU-MODE Leaderboards之vector_add histogram 以及一些有趣发现
文章介绍GPU-MODE Leaderboards中vector_add和histogram任务。分析vector_add实现、带宽利用率，rank1代码用cccl，带宽利用率超80%；histogram算子瓶颈在atomic冲突等，rank1也多用cccl，还给出rank2代码，最后提及任务中Hack行为及代码提交方式。
Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。
国民技术发布面向AI数据中心的3 kW数字电源参考设计方案
在AI算力增长与能源转型驱动下，电力供给变革。国民技术发布面向AI数据中心的3 kW数字电源参考设计方案NS3KW53V5P2L3，基于N32H474芯片和Hunter OS生态，有高转换效率等优势。
中际旭创的高增长，还能持续多久？
今年夏季光模块龙头中际旭创市场表现强劲，市值逼近4600亿，但控股股东计划减持。此前也有股东减持，市场曾争论其估值合理性。要实现250亿利润目标，受北美大厂算力支出、竞争、CPO进展等因素影响。
LennyBot背后：一个价值1600万美元的"高级FAQ"
著名播客主Lenny Rachitsky推出LennyBot，可就其节目内容聊天并导流，背后公司Delphi获红杉1600万美元A轮融资。作者体验后认为它是高级FAQ，分析Delphi商业模式，指出赛道类似千播大战，红杉赌的是时间窗口。
HOIDiNi：一句话驱动虚拟人高精度操作物体
特拉维夫大学提出HOIDiNi，这是文本驱动的扩散框架，用于生成人体 - 物体交互动作。它引入扩散噪声优化，能兼顾真实感与物理正确性。不过它泛化能力待拓展、生成速度慢，未来需提升效率等。