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RTP-LLM 是阿里巴巴大模型预测团队开发的高性能 LLM 推理加速引擎。它在阿里巴巴集团内广泛应用，支撑着淘宝、天猫、高德、饿了么等核心业务部门的大模型推理需求。在 RTP-LLM 上，我们实现了一个通用的投机采样框架，支持多种投机采样方法，能够帮助业务有效降低推理延迟以及提升吞吐。
上海人形机器人玩家傅利叶，首款开源产品来了！刚刚，发布小·人形机器人——Fourier N1。据了解，首批开源内容，可以直接实现本体以及走路和小跑功能，未来傅利叶还将持续更新推理代码和训练框架，确保上述功能都能复现。
面向3D生成，来自VAST和清华大学的自动绑骨框架开源了！3D内容创作领域正经历前所未有的爆发，无论是成熟的传统工作流，还是以VAST（Tripo）为代表的AI驱动生成工具的飞速发展，都体现了市场对高质量3D资产需求的日益激增
学术写作通常需要花费大量精力查询文献引用，而以ChatGPT、GPT-4等为代表的通用大语言模型（LLM）虽然能够生成流畅文本，但经常出现“引用幻觉”（Citation Hallucination），即模型凭空捏造文献引用。这种现象严重影响了学术论文的可信度与专业性。
港中文、清华等高校提出SICOG框架，通过预训练、推理优化和后训练协同，引入自生成数据闭环和结构化感知推理机制，实现模型自我进化，为大模型发展提供新思路。
近年来，端到端（End-to-End，E2E）自动驾驶技术不断进步，但在复杂的闭环交互环境中，由于其因果推理能力有限，仍然难以做出准确决策。虽然视觉 - 语言大模型（Vision-Language Model，VLM）凭借其卓越的理解和推理能力，为端到端自动驾驶带来了新的希望，但现有方法在 VLM 的语义推理空间和纯数值轨迹的行动空间之间仍然存在巨大鸿沟。
芯片设计是现代科技的核心，逻辑优化（Logic Optimization, LO）作为芯片设计流程中的关键环节，其效率直接影响着芯片设计的整体性能。
北京大学陈宝权教授团队提出RainyGS技术，通过结合物理模拟和3D高斯泼溅渲染框架，实现了真实场景中动态雨效的高质量仿真与呈现，真正实现「从真实到真实」，或者「以仿真乱真」，即Real2Sim2Real ！相比现有的视频编辑工具（如 Runway），其物理真实性获得保证。
谷歌推出A2A协议，即Agent2Agent，能让AI Agent在不同生态系统间安全协作，而无需考虑框架或供应商。不同平台构建的AI Agent之间可以进行通信、发现彼此的能力、协商任务并开展协作，企业可通过专业Agent团队处理复杂工作流。
最近各家文生图 AI 都在不断迭代。