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来自浙江大学和阿德莱德大学的研究团队提出了 FlashAR—— 一个轻量级的后训练加速框架。不需要从头训练，在 Emu3.5-Image-34B 模型上，仅用原始训练数据的 0.05%（约 8 万张图片），就能将预训练好的自回归模型改造成高度并行的生成器 Emu3.5-34B-Flash，实现最高 22.9 倍的端到端加速。
Claude 100%编码Claude，这在圈内早已不是秘密。但Claude「自我造物」全过程，始终是Anthropic严防死守的核心机密。就在今天，Anthropic产品负责人Alex Albert在一场35分钟的访谈中，首次毫无保留地曝光了全细节！
我最近当 AI 班狗刷抖音，一周里被同一个项目推流了三次。项目叫 MiniMind。打开 GitHub，50.4K stars，持续上涨种。这个项目大致就是：几块钱，几个小时，从 0 开始训练一个几十 MB 的小模型。
日常聊天可能在不经意间污染个性化Agent的长期记忆，使其在未来任务中偏离用户真实意图。研究人员通过ULSPB基准测试发现，即使无恶意提示，日常对话也可能改变Agent的安全边界。
近年来，Mixture-of-Experts（MoE）已经成为大模型扩展的重要架构之一。相比稠密 Transformer，MoE 通过稀疏激活机制，在每个 token 上只调用少量专家，从而在控制计算成本的同时扩大模型容量。然而，一个长期存在的问题是：专家越多，并不意味着专家真的学得越 “专”。
Jim Fan 押注的这条 “先预测世界，再生成动作” 的新路，正是当下具身智能领域最炙手可热的下一代范式 —— 世界动作模型（World Action Models，简称 WAM）。虽然 WAM 正在迅速成为各大顶尖实验室的核心发力点，但业界至今仍然缺乏对它的统一标准和系统梳理。近期，复旦大学可信具身智能研究院，上海创智学院，新加坡国立大学发表了首篇 WAM 的详细综述。
来自西湖大学、浙江大学、西湖机器人等机构的研究团队提出了一种以运动（Motion）为中心的全新双向时空推理框架 HiF-VLA。抛弃冗余的像素级输入，HiF-VLA 巧妙提取低维紧凑的 Motion 向量作为动态先验，在一个创新的「联合专家」模块中，同步完成未来视觉运动的预测与高精度动作序列的生成。
英伟达提出了全球首个三模式的大语言模型系列，只需简单更改注意力模式 / 掩码，即可在自回归、扩散和自推测解码之间切换。一个模型，三种解码模式，没有额外的草稿模型，没有架构变更。最快的模式 token 吞吐量能提升 4 倍。
李飞飞团队最新发布ESI-Bench——一个专门用来评测具身空间智能的新基准。过去的空间智能评测默认给模型最优观测，而ESI-Bench第一个把观察者变成行动者，闭合了感知-行动回路。
姜旭是少数完整参与过 OpenAI 大模型核心技术演进的华人创业者之一。2019 至 2023 年间，他经历了 GPT 系列能力爆发最关键的阶段，工作横跨底层训练 infra、大规模预训练、RLHF 对齐算法与数据构建等核心链路。