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无论是中文的粤语、闽南话、吴语，还是欧洲的荷兰比尔茨语方言、法国奥克语，亦或是非洲和南美的地方语言，方言都承载着独特的音系与文化记忆，是人类语言多样性的重要组成部分。然而，许多方言正在快速消失，语音技术如果不能覆盖这些语言，势必加剧数字鸿沟与文化失声。
近日，蚂蚁集团正式开源业界首个高性能扩散语言模型（Diffusion Large Language Model，dLLM）推理框架 dInfer。
曼巴回来了！Transformer框架最有力挑战者之一Mamba的最新进化版本Mamba-3来了，已进入ICLR 2026盲审环节，超长文本处理和低延时是其相对Transformer的显著优势。另一个挑战者是FBAM，从不同的角度探索Transformer的下一代框架。
AI自己讲明白论文，还能生成更美观的幻灯片。加州大学圣塔芭芭拉（UCSB）与圣克鲁兹（UCSC）的研究者提出EvoPresent，一个能够自我进化的学术演讲智能体框架，让AI不仅能“讲清楚论文”，还能“讲得好看”。
大模型参数量飙升至千亿、万亿级，却陷入“规模越大，效率越低” 困境？中科院自动化所新研究给出破局方案——首次让MoE专家告别“静态孤立”，开启动态“组队学习”。
AI Agent已逐渐从科幻走进现实！不仅能够执行编写代码、调用工具、进行多轮对话等复杂任务，甚至还可以进行端到端的软件开发，已经在金融、游戏、软件开发等诸多领域落地应用。
为了打破这一僵局，来自佐治亚理工学院、明尼苏达大学和哈佛大学的研究团队将目光从单纯的「成功」转向了「成功且高效」。他们推出了名为 ReCA 的集成加速框架，针对多机协作具身系统，通过软硬件协同设计跨层次优化，旨在保证不影响任务成功率的前提下，提升实时性能和系统效率，为具身智能落地奠定基础。
近期，北京大学、哈尔滨工业大学联合 PsiBot 灵初智能提出首个自我增强的灵巧操作数据生成框架 ——DexFlyWheel。该框架仅需单条演示即可启动任务，自动生成多样化的灵巧操作数据，旨在缓解灵巧手领域长期存在的数据稀缺问题。目前已被 NeurIPS 2025 接受为 Spotlight（入选率约 3.2%）
具体而言，Verlog 是一个多轮强化学习框架，专为具有高度可变回合（episode）长度的长时程（long-horizon） LLM-Agent 任务而设计。它在继承 VeRL 和 BALROG 的基础上，并遵循 pytorch-a2c-ppo-acktr-gail 的成熟设计原则，引入了一系列专门优化手段，从而在任务跨度从短暂交互到数百回合时，依然能够实现稳定而高效的训练。
来自 UIUC 与 Salesforce 的研究团队提出了一套系统化方案：UserBench —— 首次将 “用户特性” 制度化，构建交互评测环境，用于专门检验大模型是否真正 “懂人”；UserRL —— 在 UserBench 及其他标准化 Gym 环境之上，搭建统一的用户交互强化学习框架，并系统探索以用户为驱动的奖励建模。