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一张俯视图，竟然能生成完整3D小镇？
获取高质量3D场景成本高、耗时长，现有3D生成模型扩展到完整场景生成时问题多。加州大学提出无需训练的3DTown框架，能从单张俯视图合成真实连贯3D场景，虽有挑战但表现优于基线方法。
深度拆解沐曦MXMACA软件栈功能，算力自主+生态兼容，破解国产GPU落地难题
近日，刚 IPO 的沐曦股份发布 MXMACA 软件栈 3.3.0.X 版本。该软件栈可实现多语言支持、算子自动优化与跨框架平滑适配，能让现有 CUDA 项目近乎‘开箱即用’迁移，还兼容主流 AI 框架，助力国产 GPU 解决落地难题。
为大模型思考装上“猎鹰重装引擎” ：腾讯混元 SEAT 重塑深度思考
本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级，应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航，解决大模型深度思考的局限，且适配多种大模型，性价比高。
关于Pingpong和Cooperative的一些感性理解
作者团队在SGLang支持Hopper架构相关GEMM，经分析发现多数场景Pingpong调度策略性能优于Cooperative，K维度小的场景DeepGEMM性能优于CUTLASS。本文重点介绍Pingpong性能优势及Cooperative无法Overlap Epilogue的原因。
BookRAG：专治各种「层次化复杂」文档
BookRAG专为处理层次化复杂文档而生。传统RAG有两大盲区，而BookRAG在多模态长文档基准上刷新SOTA。它采用BookIndex×Agent - based Retrieval技术方案，效率高、可扩展性强，兼顾高精度、高召回、低成本。
Codeforces难题不够刷？谢赛宁等造了个AI出题机，能生成原创编程题
LiveCodeBench Pro团队推出AutoCode框架，利用LLM自动化竞赛编程问题创建与评估。该框架结合验证器 - 生成器 - 检查器框架与双重验证协议，在测试用例生成上可靠性佳，还能生成新问题，同时揭示了LLM在创作上的优劣势。
AI本该助力新人，为何反而让高手更强？
人们曾认为AI能让初级程序员创造高质量代码，减少对高级工程师依赖。但现实是‘高手 + AI’才是有效组合。文章分析AI优劣，指出其让高手更强，还给出使用建议，强调要校准对AI的期待。
从 Langchain 到 Spring AI，我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施？
文章指出AI Agent应用开发方式演变快，企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势，如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等，还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。
推理时扰动高熵词，增强LLM性能
香港科技大学（广州）研究团队发现LLM推理时，一小部分高熵词显著影响输出正确性。基于此提出MTI方法，含Selective CFG intervention与Lightweight negative - prompt guidance，无需额外训练，能提升模型推理能力。
Swift 跨平台框架 Skip 现已完全开源
Skip 是用 Swift/SwiftUI 代码库创建 iOS 和 Android 应用的方案，经三年开发后团队将其完全开源，此前为付费方案。开源既是因开发者希望免费获工具，也为保证工具持久性，它能实现原生体验。