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Self-Forcing++：让自回归视频生成模型突破 4 分钟时长极限
加州大学洛杉矶分校与字节Seed等团队联合完成Self-Forcing++，让自回归视频生成模型突破4分钟时长极限。它解决传统模型架构缺陷，经三步技术实现稳定超长视频生成，实验超基线，但仍有长时记忆缺失等问题。
YC AI 创业营第一天，Andrej Karpathy 的演讲刷屏了
Andrej Karpathy在YC AI创业营演讲引发关注，提出软件3.0时代来临，大量软件将被重写。还探讨了LLMs特性、半自主工具优势等。此外，文中整理了Sam Altman、李飞飞等嘉宾的精彩观点。
让GPT-4.1「头皮发麻的考试」！OpenAI给大模型上强度，AI能赢吗？
OpenAI 公布 MRCR 评测标准数据集，其针对 AI 模型上下文能力进行「奥运会」级别测评。MRCR 提升了测试难度，能揭示 AI 能力边界，推动模型发展，帮助更合理应用技术。GPT4.1 在一些测试中表现出色，未来 AI 能力上限充满可能。
正式版发布！DeepSeek-V4-Pro-0813
8月13日晚，DeepSeek-V4-Pro-0813正式版发布。此次升级将Agent维度提升至无短板的第一梯队，具备1M+384K长任务能力，接口双兼容，技术创新多。还公布评测对比、价格并发设定，给出实战代码案例与启示。
「10万小时人类数据」不搞对齐只靠规模，灵初智能Psi-R2登顶MolmoSpaces！
4月10日晚，灵初智能发布大模型、数据集与合作计划，包括策略模型Psi - R2、世界模型Psi - W0及近10万小时人类操作数据。其未走花哨对齐路线，靠系统协同，在MolmoSpaces评测中表现优异，体现自主研发路线先进性。
超越MLA！新架构MLRA百万token，解码最高2.8倍速 | ICLR'26
大语言模型处理长文本时，自回归生成受限于显存带宽。为减少KV缓存开销，业界尝试多种方法，但MLA有缺陷。宾夕法尼亚州立大学等研究人员提出MLRA，拆分KV缓存为四个并行分支，降低显存占用，实现4路张量并行，性能更优。
AI能否「圣地巡礼」？多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了
来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench，用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解，构建数据集，实验显示模型虽有改进但性能远未达标，指明了大模型进化方向。
斯坦福&SambaNova联手发布ACE框架：上下文即战力
文章介绍了斯坦福与SambaNova联手发布的ACE框架。它解决传统提示工程缺陷，将提示工程升级为智能体自我演化体系。通过“生成 - 反思 - 策展”闭环，实现上下文低成本、低延迟、高扩展演化，小模型搭配它能击败大模型+传统提示。
快慢思考不用二选一！华为开源7B模型实现自由切，精度不变思维链减近50%
华为发布openPangu-Embedded-7B-v1.1，参数7B却有双重“思维引擎”。采用渐进式微调策略和快慢思考自适应模式，可自由切换快慢思考，在多评测中精度提升，思维链减近50%。还推出openPangu-Embedded-1B小模型。
LM Studio宣布支持在Mac上跑Qwen3-Next 80B模型
LM Studio宣布支持基于MLX框架在Mac上运行阿里Qwen3-Next 80B模型。该模型虽总参数量达800亿，但每次推理仅激活30亿。第三方评测显示其4bit量化运行效果好，不过实现GGUF格式支持尚需时间。