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刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
告别「想完再做」卡顿！清华StreamingVLA让VLA边想边行动，提速2.4倍
视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿，清华与联想合作提出StreamingVLA框架，引入两项技术实现并行处理，在测试中显著提升效率和流畅度，为VLA模型部署提供新方案。
CVPR 2026 | 从视觉Token内在变化量出发，实现VLM无损加速1.87倍
随着高分辨率图像与长视频处理需求增长，大型视觉语言模型推理效率成瓶颈。V²Drop从视觉Token内在变化量出发，采用多阶段渐进式剪枝策略，实现无损加速，在图像和视频理解场景表现卓越。
实测可灵3.0 - 属于每个人的导演时代。
可灵更新至3.0版本，将视频模型能力提升到新高度。它有分镜和语言两大升级方向，还升级了Omni模型。可灵3.0适合文生视频等，3.0 Omni擅改视频，二者结合能覆盖多数视频生成场景。
实测飞猪 AI：真正的突围才刚刚开始？
2026年上半年，AI行业面临盈利难题，AI Coding虽火热，但旅游等领域落地AI更具挑战与潜力。飞猪升级AI能力推出「飞猪帮帮」，能办事、融合交互方式，还解决通用模型痛点，不过落地成闭环仍需供应商适配。
老外傻眼！明用英文提问，DeepSeek依然坚持中文思考
DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升，海外研究者用英文提问，它却用中文思考。评论有两种观点，相关论文显示中文省token但非最有效，大模型选思考语言并非只看效率。
DeepSeek的GRPO会导致模型崩溃？看下Qwen3新范式GSPO
文章围绕大语言模型后训练阶段的强化学习算法展开。介绍了OpenAI的RLHF、DeepSeek的GRPO，重点指出Qwen团队发现GRPO有稳定性问题，会致模型崩溃，进而提出新算法GSPO，实验显示其效率和可扩展性更佳。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
2026年最火的AI机遇，为什么是「OPC」？
2025年末北京颁发首个OPC服务计划，中关村AI北纬社区打造OPC先行示范高地。OPC以一人带AI Agent跑通公司全流程，2026年将因边际成本崩塌、交互范式转移而爆发，文中还拆解5个顶级OPC样本并给出工具栈。
多快好省，Qwen3混合部署模式引爆MCP
文章介绍Qwen3混合部署模式在MCP中的应用。MCP是AI与外部交互的标准协议，解决传统问题。Qwen3性能强、成本低，有混合思维等特点。通过本地小尺寸和满血版结合部署，实现多快好省，但仍有资源消耗等不足。