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在多模态大模型（MLLM）快速发展的浪潮中，融合多模型 “集体智慧” 已成为提升模型性能的关键路径，并催生了多教师知识蒸馏这一主流范式。然而，不同来源的教师模型在架构与优化上的差异，其在相似推理过程中呈现出不稳定甚至偏移的认知轨迹，即 “概念漂移”（Concept Drift）。
5000亿门槛前，中国大模型谁最像真巨头？
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押注AI基础设施、新云和大模型。
全网AI交白卷的地狱级基准，被GPT-5.5拿下一血！开局0源码盲写程序，拉满推理算力直接满血通关。传统代码测试已废，通往ASI的算力狂飙正式打响。
2021 年，陈天润还在浙江大学读本科。那一年 ChatGPT 不存在，大语言模型远没有破圈。“世界模型”这个概念刚刚冒头，但陈天润做了一个当时看起来相当激进的决定：成立一家公司，做 3D 和 AI。
独家获悉，前阿里千问大模型技术负责人林俊旸近期已经开启创业，考虑方向包括世界模型和具身大脑。目前，林俊旸已经招募数名字节、腾讯和海外背景的成员，并以约20亿美金的估值开启融资，接触基金包括红杉中国、高榕创投等。
端侧多模态，卷出新天花板。仅1.3B，性能反超，效率翻倍，一张4090就能「爆改」。刚刚，清华系团队面壁智能开源了新一代「小钢炮」MiniCPM-V 4.6，再次证明了在端侧AI领域，中国团队已然站在世界前沿。
AI版权大战，再度升级了。
随着大模型参数规模持续扩大，推理成本已经成为生产级 LLM 服务的核心瓶颈。投机解码（Speculative Decoding, SD）通过「小模型 draft + 大模型 verify」的方式，将多个候选 token 放到一次目标模型前向中并行验证，从而缓解自回归解码的串行瓶颈。