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速度提升，能力却暴跌？扩散模型做智能体的残酷真相
南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告，揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷，落后自回归模型。还分析其失败原因，提出评测框架，明确能力边界并给出研究建议。
陈大年复出，入局大模型
国产大模型领域黑马StartLux-V1.0-27B-Preview，参数量仅27B，在信通院MCP测试中排综合第二，仅次于1.6万亿参数量的DeepSeek-V4-Pro。其创始人陈大年押注本地模型，公司专注该领域商业化。
全球首个，连续时间具身世界模型！任意帧率自由生成
来自清华AIR与UC Berkeley BAIR的团队提出全球首个连续时间具身世界模型ODEWorld。它学习世界在每个时刻的变化方向与速度，能任意帧率自由生成，统一了离散模型分散的生成能力。
Meta 新成立超级智能实验室，让大模型RAG推理速度飙升30倍
Meta新成立超级智能实验室（MSL），首篇论文REFRAG将RAG推理速度提升30倍以上。它先把上下文压缩成摘要再解码，减少计算量和延迟，在多任务测试中表现出色，为大模型部署提供实用方案。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
华为曝光两大黑科技！打破推理延迟魔咒，大模型从此「秒回」
华为通过FusionSpec和OptiQuant两大技术创新，对MoE模型进行推理优化。FusionSpec依托昇腾特点，将投机推理框架耗时降至1ms；OptiQuant支持灵活量化，为大模型推理提供高性价比。
央企牵头！这个AI开源社区要让大模型跑遍「中国芯」
6月30日百度文心大模型4.5系列开源并登陆魔乐社区，该社区发起‘模型推理适配协作计划’，想让大模型跑遍中国芯。其升级工具中心和协作空间，联动产业力量，解决模型在国产芯适配难题，推动生态发展。
何恺明组三位本科生领衔！持续聚焦Flow模型，突破归一化流生成效率瓶颈
何恺明团队新作聚焦Flow模型，提出双向归一化流（BiFlow）框架，解耦前向与逆向过程，打破传统归一化流生成模型效率低下问题。三位一作是本科生，实验显示其速度和质量表现出色。
开源即屠榜！UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜，刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME，刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架，经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调，在多任务达SOTA，项目已开源。
The Batch: 894 | 面向生物医学的多模态模型
过去几年联合推理模型进展快，但生物医学领域能力碎片化、脆弱或难解释。2026 年，学术界应推进多模态模型建设，关注深度整合、可解释性、数据效率和适应性及模型在工作流中的整合。