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40倍推理加速！复旦&微软：用「非线性流」拟合复杂轨迹，2步生成媲美原画
ArcFlow是复旦与微软提出的图像生成加速方案，引入非线性流拟合复杂轨迹。它在仅2步推理下保持画质，实现约40倍推理加速和4倍训练收敛加速，微调极少参数，在多模型验证效果出色。
英伟达Thor芯片屡屡延期：车企被迫转身，供应链迎来机遇
英伟达原计划的Thor芯片因架构和设计缺陷多次跳票，性能大幅缩水至约700TOPS，打乱国产车企规划，小鹏、理想等厂商回调旧方案或加速自研。同时，也为国产芯片企业带来机遇，推动市场走向多元竞争。
开源模型首次物理奥赛IPhO夺金！上海AI Lab 235B模型击败GPT-5和Grok-4
上海AI Lab的P1 - 235B - A22B在国际物理奥林匹克竞赛夺金，在HiPhO基准测试获12金1银，超越GPT - 5等闭源模型。团队构建HiPhO基准测试，用多阶段强化学习训练模型，开发PhysicsMinions系统提升推理能力。
困住医疗AI的死循环，终于有国产玩家跑通了
文章指出医疗AI行业因数据、模型、场景闭环断裂陷入困境，整体渗透率低。讯飞医疗的星火医疗大模型V3.5评测和临床落地表现出色，其构建自强化循环体系，跑通死循环，或使行业马太效应渐显。
炸裂提速30倍！Meta提出REFRAF，无需改动模型，让RAG告别冗余与等待
近年来，RAG任务在提升模型回答质量的同时带来性能代价，Meta等团队合作提出REFRAG框架。它将无关段落压缩，引入强化学习选关键段落，实现高达30.85倍的TTFT加速，且无需改模型结构，实用性强。
社区供稿 | Jina Embeddings V4: 为搜索而生，多模态多语言向量模型
Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4，参数38亿，能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现，在多基准测试中展现顶尖性能，支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。
物理学「AlphaGo时刻」？40年未竟之事被AI一举攻破，顶尖物理学家集体傻眼
AI主导设计的物理实验方案让顶尖科学家看不懂却成功了，它设计新颖光学元件布局使LIGO灵敏度提升10% - 15%。此外，AI还在量子纠缠实验设计、解析实验结果等方面展现强大能力，辅助物理学发现的新时代或已到来。
多模态模型学会“按需搜索”，少搜30%还更准！字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略
字节与NTU优化多模态模型搜索策略，通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制，用强化学习训练模型，使其按需搜索。实验显示，MMSearch - R1系统少搜30%还更准，为多模态大模型发展提供洞见。
给 AI 戴上六顶思考帽
作者探讨如何让 AI 长时间高质量输出，提出初版方案。后借助「六顶思考帽」思维法，用 Moxt 产品创建 6 个 AI 同事评审草稿，各帽给出反馈，AI 间通过文件协作，Moxt 有小问题但方向值得关注。
理想汽车内部会曝光：必做人形机器人！全网急聘“最好的人”、连跳槽的前员工都要揪回来？
1月26日理想汽车CEO李想召开全员会，强调2026年是AI头部公司上车最后一年，最晚2028年L4落地。理想会强化具身智能定位，必做人形机器人，还将对研发组织变革，官网已放出相关研发岗位。