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推理快30%，性能超过千亿参数模型，15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
刚刚，Dexbotic开源！VLA性能+46%，机器人叠盘子100%成功，统一具身智能底座
Dexmal原力灵机开源的Dexbotic是具身智能VLA模型一站式科研服务平台，可提供基础设施。其预训练模型在多仿真器中提升传统VLA策略，还推出开源硬件DOS - W1，覆盖训练需求，架构有创新。
“像把大象塞进冰箱一样困难”，端侧大模型是噱头还是未来？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播聚焦端侧大模型，探讨其落地挑战与破局思路。专家指出端侧部署有隐私、可用性等优势，但面临内存、精度等难题。华为、支付宝等分享方案，还探讨应用场景、商业模式及未来趋势。
央企出手，让选大模型更容易了！中国移动发布MoMA聚合服务引擎
7月26日，中国移动在世界人工智能大会发布MoMA多模型与智能体聚合及服务引擎。它汇聚优质模型与智能体，为复杂任务提供方案，解决调度、意图理解、成本收益平衡等难题，还应用于灵犀智能体2.0。
卡帕西点赞特斯拉餐厅，马斯克：兄弟，你再回来吧
特斯拉餐厅太火，原特斯拉AI大神Karpathy点赞，马斯克邀其回归。餐厅有机器人员工、超级充电站，组合引关注。不过营业首日擎天柱出事故，且目前擎天柱发展混乱，马斯克却计划让它2026年当送餐员。
告别依赖地狱！新型Python打包神器，支持三种打包模式，跨平台，零配置！
分发Python应用时，环境配置和依赖管理让人头疼。刚开源的Python打包工具PyFuze功能全面，基于cosmopolitan和uv构建，有三种打包模式，兼容GUI应用，跨平台运行，还能一键将项目打包为单个可执行文件。
告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
不用递归自动微分，也能稳定计算高阶 PDE 导数？ Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》，指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈，Mollifier Layers用解析卷积替代，实验显示其在精度、效率上有优势，也有核选择等局限。
长尾的复兴
作者曾认为3D打印在制造业是旁支末流，天花板低。如今看法转变，认为AI加3D打印将长尾从比特推进到原子，长尾社区也成熟，让小众需求有规模化满足可能，创客和业余爱好者迎来复兴。
好看不等于会交互！阿里发布基于交互的世界模型基准
阿里等联合推出 Omni - WorldBench 评估框架，指出多数高颜值 AI 视频在物理规律和交互逻辑上有缺陷。该框架含提示词套件和量化评估框架，对 18 款模型测评，为 4D 世界模型研发指明方向。