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LeCun团队开源首个代码世界模型：能生成代码还能自测自修！传统编程模型一夜成古典
Meta FAIR推出全球首个代码世界模型CWM，它能生成代码、理解语义，还‘懂得’代码执行，能模拟运行过程。在多个代码与推理任务表现出色，开源代码、训练细节等，不过目前仅支持Python。
12ms！一个仅8M的语音停顿检测模型
语音助手准确判断用户是否说完是挑战，Smart Turn将决策过程缩至12毫秒。其v3.1版有改进，新增数据集提升英语识别准确率，推出未量化版本推理更快，8MB模型性能优，已在HuggingFace开源。
新范式来了！新能量模型打破Transformer++扩展上限，训练扩展率快35%
研究训练新能量模型 EBT，为输入和预测分配能量值，模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性，训练扩展率比 Transformer++ 高 35%，推理性能提升 29%，还在多任务中表现出色，是扩展模型能力新范式。
传统云还在「卖铁」，下一代云已在「炼钢」：火山引擎xLLM如何一张卡榨出两张的性能！
大模型上线部署时推理成本高、算力投入大但效果不成正比，企业面临推理效率难题。火山引擎 xLLM 大语言模型推理框架性能极致，成本低，集成关键创新，还被集成到 AI 云原生推理套件 ServingKit 中。
AMD跑GLM 5.2，成本只要英伟达一半
推理优化公司Wafer公布数据，用AMD的MI355X芯片跑GLM 5.2，单节点吞吐达2626 tok/s，单流吞吐213 tok/s，成本不到英伟达B200的一半。该公司详述部署过程，还提及AMD软件生态的变化及英伟达面临的挑战。
物理学家靠生物揭开AI创造力来源：起因竟是“技术缺陷”
两位物理学家以生物系统自我组装过程为参考，提出并验证假设：扩散模型去噪过程类似细胞分化重组，AI的‘创造力’是模型架构直接且必然的结果，本质是确定性过程。
公开模型一切，优于DeepSeek-R1，英伟达开源Llama-Nemotron家族
英伟达推出面向高效推理的 Llama-Nemotron 系列模型，包括 Nano、Super、Ultra 等规模，具备卓越推理能力与效率，采用开放许可。模型支持动态推理切换，训练结合多方法，性能优于 DeepSeek-R1 等。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。
AAAI 2026 Oral | 拒绝「一刀切」！AdaMCoT：让大模型学会「看题下菜碟」，动态选择最佳思考语言
多语言大模型面临语言选择难题，现有跨语言推理方法存在缺陷。新加坡研究团队推出AdaMCoT框架，通过自适应路由机制动态选语言推理，提升跨语言事实推理准确性与一致性，效果超越传统方法。
模型越聪明越“不听话”？MathIF基准揭示AI服从性漏洞
上海人工智能实验室与香港中文大学研究团队发布论文，用MathIF基准揭示大模型“聪明”和“听话”有矛盾，越擅长推理越易忽略指令，还分析了原因并给出让模型更“听话”的方法。