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Code2Video：全新AI教学视频生成框架，助力高质量教学

生成式模型在生成专业教育视频时受限，新加坡国立大学Show Lab提出Code2Video框架，以代码为中心，由三个协作智能体组成，能通过Python代码自动生成高质量教育视频，代码驱动生成优势明显。

苏黎世联邦理工学院博士生在大学生国际数学竞赛（IMC）测试了Gemini三种模式，其表现远高于金牌门槛，远超普通大学生。研究人员还从模型输出提取见解，展现了Gemini在数学推理上的优势，凸显AI数学推理能力日益强大。

加拿大西安大略大学工程师暑期打造开源 ML 推理、训练芯片 TinyTPU。他们非专业出身，从基础学起。还介绍了造 TPU 原因、硬件知识、构建方法，及推理、训练的实现。

最新研究发现，token数量受限下，扩散语言模型数据潜力超自回归模型三倍多。一个1B参数的扩散模型用1B tokens训练，在基准测试取得不错准确率，且未现性能饱和。

本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank，在多个榜单击败多校和机构登榜首，其7B版本超越32B模型，论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。

华为诺亚方舟实验室研究入选NeurIPS 2025，其提出视觉感知投机推理（ViSpec）框架，解决草稿模型处理图像信息效率难题，在不牺牲生成质量下，对主流VLM最高达3.22倍推理加速。

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。

在大语言模型发展中，Transformer自注意力机制有计算复杂度问题且KV缓存成推理瓶颈。剑桥大学提出MTLA，结合时空压缩策略，提升推理效率，在多任务中表现出色，代码已开源。

本文是腾讯云副总裁黄世飞在腾讯全球数字生态大会的分享，介绍腾讯云AI - Ready数据平台建设进展，涵盖背景挑战、架构创新、生态落地等内容，还提及相关应用实践及未来规划。

大语言模型在推理任务依赖思维链技术，传统PEFT方法需修改大量参数，新兴ReFT虽只需调整少量参数，但存在不足。本文提出CRFT，仅用0.016%参数量就提升性能，为轻量化推理增强开辟新路径。