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“如果你不用更多Token，就永远逃不出底层”：AI竞赛开始变成资源战争
文章围绕AI竞赛中资源分配问题展开，以SemiAnalysis创始人Dylan Patel经历为例，揭示Token成本疯涨、需求远超供给，介绍Anthropic模型优势，探讨具身智能成新需求点，分析竞争格局及供应链瓶颈，还预警反AI抗议。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
北大卢宗青团队新作：超 70% 实机成功率，支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。
两周复刻DeepSeek-OCR！两人小团队还原低token高压缩核心，换完解码器更实用
两人小团队仅用两周复刻DeepSeek-OCR，复刻版DeepOCR还原其低token高压缩核心优势，还在关键任务上追上原版表现。它完全开源，无需大规模算力集群，训练方案适配中小团队。
曾对AI嗤之以鼻，如今2周生成7万行代码：Rust大佬与Claude联手打造新语言Rue
2025年，Rust社区早期核心人物Steve Klabnik心态转变，开始借助Claude编写代码。他重启念头设计新语言Rue，探索编程语言‘中间地带’，两周生成约7万行代码，开发中人与AI分工明确。
北大联手通义实验室发布ZeroSearch：成本暴降88%，无需搜索即可激活大语言模型的检索能力！
北大与通义实验室发布ZeroSearch框架，可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略，成本降88%，多项实验显示其性能超越基线与真实搜索方法。
推理速度10倍提升，蚂蚁集团开源业内首个高性能扩散语言模型推理框架dInfer
近日，蚂蚁集团开源业界首个高性能扩散语言模型推理框架 dInfer，在基准测试中，其将 dLLM 推理速度较 Fast - dLLM 提升 10 倍以上，攻克推理瓶颈，为开发者提供高效框架，推动扩散语言模型走向成熟。
Qwen3 变身扩散语言模型？不从零训练也能跑，30B参数创纪录
扩散语言模型（DLM）潜力大但训练难，Radical Numerics团队改造Qwen3-30BA3B，推出30B参数的开源扩散语言模型RND1-Base。该研究系统性研究A2D转换关键因素，成果超现有部分模型，还提出简单方法及训练策略。
当 GPU 成为主角：解锁 AI 集群中那 85% 的闲置 CPU 算力
全球AI算力规模增长，GPU成主角，但GPU满负荷运转时CPU利用率低，传统调度机制无法保障优先级，造成资源浪费。TencentOS如意（RUE）的在离线混部技术改造Linux内核调度体系，高效释放算力。
1吨旧手机能提取约200克黄金？你家的闲置手机可以这样处理→
我国年均产生废旧手机超4亿部，回收率低，因回收价低、信息安全顾虑，大量闲置。但旧手机资源回收价值高，“以旧换新”政策和技术升级正推动回收产业发展，打消消费者顾虑。