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ACL 2026 | LCA:DeepSeek 长文本加速神器,90% KV 缓存缩减 + 2.5 倍推理提速
琶洲实验室等团队提出潜在空间压缩注意力(LCA),入选 ACL 2026。LCA 突破传统注意力机制瓶颈,适配不同大模型,降低硬件门槛与成本,提升推理效率。论文与代码已开源。
斯坦福发布预警信号:生成式AI正如何重塑就业市场?年轻职场新人首当其冲
斯坦福大学Erik Brynjolfsson教授领衔的论文,用海量高频薪资数据研究AI就业效应。发现高AI暴露职业中年轻职场新人就业显著下降,自动化型AI应用致就业降,增强型则无,还给出年轻人受影响大的原因。
免剪辑直出!AI生成多角色同框对话视频,动态路由精准绑定音频
Bind-Your-Avatar基于扩散Transformer框架,通过细粒度嵌入路由将语音与角色绑定,实现精准音画同步,还引入数据集MTCC和基准测试,实验显示其在身份保真和音画同步上优于现有方法。
1万tokens是检验长文本的新基准,超过后18款大模型集体失智
Chroma团队研究发现,将上下文扩展至1万tokens,18款主流大模型集体“失智”,“智商”非均匀下降,在一些节点会断崖式下跌。研究还设计四项对照实验,证明LLMs性能随输入长度增加显著且非均匀下降。
LLM长文本内卷,谁是真英雄?告别跑分玄学,我们需要一把“公道秤”
OpenNLG Group做了统一长上下文评估框架LOOM - Scope,兼容主流benchmark、model和长上下文加速方法。该框架围绕BENCHMARK、DEPLOYMENT和EVALUATOR三大核心模块,还提出LOOM - Bench应对评估成本制约。
精准调控大模型生成与推理!浙大&腾讯新方法尝试为其注入“行为定向剂”
ACL 2025中选论文里,浙大与腾讯联合团队提出STA方法,深入模型内部分析神经元激活模式,干预关键神经元,抑制有害行为、保留通用性能,还在多模型实验验证效果,并将部分方法开源。
DiffMoE:动态Token选择助力扩散模型性能飞跃,快手&清华团队打造视觉生成新标杆!
清华大学和快手可灵团队推出DiffMoE,通过创新的动态token选择机制和全局token池设计,拓展了扩散模型的效率与性能边界。实验表明,DiffMoE在多方面超越现有模型,未来集成先进技术或有新增益。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板,其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型,指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系,明确高质量长文数据条件,给出核心能力的数据配方与评估法,还整理数据集和基准,提出待解问题。
Speech LLM 的下一个突破口:你的语音大模型可以是个「带韵律的文本模型」
语音大模型存在‘模态代沟’致性能‘降智’,此前两波改进未根本解决。香港中文大学论文提出TextPro - SLM架构,从输入端破局,仅用约1000小时数据就实现低‘模态代沟’,对多模态模型设计有启发。
AI生成内容如何确权?全国首部区块链知识产权存证标准启动编制,欢迎参与起草!
区块链存证技术能解决知识产权确权、举证、维权难题,但实践中存证流程不规范等问题凸显。全国首部《基于区块链的知识产权存证管理规范》团体标准立项,正征集起草单位和起草人,可解决企业核心困境。