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连续发布两款万亿参数模型，蚂蚁 AI 来势汹汹

国庆期间大模型行业热闹非凡，各团队产品侧重不同。蚂蚁百灵大模型团队在十天内连续发布并开源两款万亿参数模型 Ling-1T 和 Ring-1T-preview，引发关注。万亿参数模型难训，国内达到此规模的屈指可数。Ling-1T 综合性能出色，应用场景广泛。蚂蚁选择开源，意在构建开放 AGI 生态。

医学世界模型（MeWM）是创新AI系统，能模拟疾病演变、预测肿瘤变化，助医生术前评估治疗效果、优化方案。港科广等团队提出该模型，有肿瘤演变模拟等三核心贡献，在多方面实验表现佳。

Andrej Karpathy发文对Google的Veo 3视频生成模型发表见解，指出视频生成技术进步带来四个关键转变，认为视频将成AI与人类交流绝佳界面，也引发众人对其利弊的讨论。

北大和阿里团队提出 UniLIP，解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP，实现图像重建，还提出双条件架构用于生成和编辑，在多基准取得 SOTA 性能。

宋飏等人所著《The Principles of Diffusion Models》共460多页，系统梳理扩散模型发展脉络与核心思想，以统一数学框架串联多种视角，是研究者参考资料与初学者入门读物。

面向自动驾驶的多模态大模型存在问题，FSDrive提出“时空视觉CoT”，让模型“以图思考”，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。该方法在不改动原有MLLM架构前提下激活图像生成能力，实验表现出色。

文章对昇腾 910B 大模型进行实测，对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型，结果显示两者在不同部署场景各有优势，vLLM 适合单卡小模型，MindIE 适合大模型多卡部署。

MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。

昆仑万维旗下 AI 音乐大模型 Mureka V8，在 Artificial Analysis 榜单上登顶 vocals 和 instrumental 双榜第一，超越国际主流模型。实测亮点多，其技术进步显著，V9 也将解决表达偏差问题。

高质量视频生成任务中，扩散模型成主流，但DiT模型注意力机制计算量大，成推理瓶颈。现有加速法效果不佳，为此美国东北大学等团队提出DraftAttention，可2倍加速推理且不损画质。