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中国首次提出半导体演进新原则：华为“韬定律”5 年内冲刺等效1.4nm制程，麒麟、昇腾将先后落地量产

5月25日，华为何庭波在研讨会上提出“韬定律”，以“时间缩微”替代“几何缩微”。论文展示验证案例，预计2031年高端芯片达1.4nm等效水平，今年秋季麒麟新芯片将首发“逻辑折叠”技术。

紫东太初团队联合新加坡国立大学攻克大模型检索难题，其ReCALL框架以‘诊断 - 生成 - 校准’闭环体系解决范式冲突，让大模型变身高效检索器，成果被CVPR 2026录用，刷新SOTA性能。

Kimi 发布新论文，提出“注意力残差”架构改进 Transformer 残差连接，解决“稀释问题”，让 AI 更聪明、更省钱，还推出“分块注意力残差”优化成本。与 DeepSeek 方案对比，Kimi 方案性价比更高。

华中科技大学联合阿里安全部提出Vulcan方法，一改传统压缩策略，通过“先训练再剪枝”实现ViT近乎无损的类特定压缩，为大模型服务小场景提供新路径，论文已被ICLR 2026接收。

长期以来，AI生图面临潜空间模型细节损耗、像素空间模型结构混乱速度慢的矛盾。李飞飞团队最新论文提出Latent Forcing方法，通过重排生成轨迹，让像素扩散模型找回效率并刷新SOTA。

北大清华团队在AAAI 2026 Oral论文中提出WaveFormer，首创用波动方程建模视觉。它将特征传播写成欠阻尼波动方程，实现频率 - 时间解耦，在多任务验证中速度、效率与精度全面超越。

人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。

随着LLM向1M上下文演进，KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述，用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法，还归纳关键观察、提出开放挑战，并整理了资源库。

上海科技大学何旭明团队针对多模态模型幻觉问题，提出DA-DPO框架。该方法不依赖额外人工标注，通过动态调整样本权重，缓解简单样本偏置，在降低幻觉率同时提升综合能力，具成本效益。