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The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理

Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码，参数规模扩6倍，用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越，解决了自监督训练的视觉transformer的问题，提升全局和局部任务表现。

随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理时产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker，可动态压缩推理步骤，降低内存占用和计算成本。

上海交通大学提出SceneGen框架，可从单张场景图像及其对应目标掩码中，同时生成带有几何结构与纹理的多个3D资产。它一次前向传播即可完成生成，在效率与稳健性上优于现有方法，虽有局限但应用潜力大。

作者在使用H20测试SGLang CUTLASS MoE时，发现其在中小Batch Size场景下性能不佳。为此设计Expert Specialization方案，启动多个不同配置Kernel，依Expert计算特性选合适的。还介绍了该方案在H20和Hx00上的实现细节及性能测试结果。

Google最新的Gemini 2.5 Flash - Lite原型能动态生成软件界面。它打破传统预设框架，通过‘UI宪法’等设计保证风格与适应性，响应速度快，还解决了生成界面可能带来的混乱问题，或重塑人机关系。

文章介绍5种酷炫AI动态网页制作方法，无需专业UI能力。涵盖赛博飞驰、流光动效、星际探索、敦煌古风、都市现代风等风格，给出各案例制作流程、提示词，还提及借助Claude Code等工具合成网页。

Scale AI发布首个原生音频多轮对话基准Audio MultiChallenge，撕开大模型靠合成语音评测维持的假象。实验显示，Gemini 3 Pro等模型在真实场景表现不佳，还揭示了模型在语音交互中的三大失败模式。

北京邮电大学等机构联合提出新颖端到端框架 CRH，在训练哈希函数时动态更新哈希中心，提升检索精度和语义一致性。论文被 AAAI 2026 收录，代码已开源。

论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。

OpenAI Codex团队在活动中称积极用Codex构建产品。文章介绍其7个应用场景，如理解代码、重构迁移等，还有6个使用技巧，像从提问模式开始、组织好提示等，展示了Codex在开发中的强大作用。