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清华大学与北京邮电大学联合提出物理引导扩散模型Channel-Diff，将传播模型、阴影遮挡与多径几何嵌入条件扩散模型，实现无线信道多尺度RSRP预测，在两套真实数据集上相较次优方法分别取得37.19%和25.15%的综合性能提升。
阿里将领投AI评测公司UniPat AI 3亿美元融资使其估值达25亿美元，该公司由前阿里员工创办，通过设计基准测试、专业训练数据和Echo未来预测验证系统，为中国大模型提供高质量监督以应对算力约束。
OpenAI新一代模型Astra被德累斯顿工业大学数学家Andreas Thom指控剽窃其深耕20年的非sofic群研究，因Thom曾与ChatGPT高频讨论相关未发表推导，OpenAI研究员仅以一句"那没有发生过"否认，却在与纽大数学家Buckmaster的NS方程争端中改口承认可能使用去标识化客户数据训练模型。
9月7日科大讯飞发布星火X2.5模型，基于万卡国产910B集群完成预训练和后训练，并使其具备在真实NPU环境中自主优化算子的能力，通过DSA算子案例经约1600次工具调用实现3.5倍加速，形成AI反哺国产算力的技术闭环。
清华大学AI Agent课题组提出加速扩散语言模型单元测试生成的框架DiffuTester，通过抽象语法树动态挖掘多个测试用例间的共享结构模式，在解码过程中保留相关token，在保持测试覆盖率的同时实现最高约2–3倍加速，相关论文已被EMNLP 2026接收。
openJiuwen首发双维度RSI框架，在WorkSwarm蜂群办公智能体上落地Harness与Artifacts双维度优化，支持科研论文和算法程序两类交付产物迭代，并依托昇腾算力亲和能力降低多轮优化的时延与资源开销。
北京航空航天大学与新加坡南洋理工大学联合在Nature子刊npj Robotics发表PhyFilter模块，借助机器人实时状态反馈与物理微分结构在线修正学习残差，使仅在平地仿真训练的策略可直接跨越石板路、草地、沙地与碎石路等多类未见真实地形。
趋境科技通过部署SGLang HiCache+Mooncake Store，将KV Cache从单机资源升级为集群级共享池化资源，支撑其日均产出超万亿Token的生产实践，KV Cache命中率稳定突破90%，并在生产环境中持续优化大规模推理集群的性能与稳定性。
大模型在直播场景模拟用户行为，理解真实的社交动态和风险演化，是当前一个非常热门的研究话题。
RunningHub推出开源的H3 Lightning加速方案，在保留BF16满血精度的前提下使MiniMax H3视频生成速度提升约12倍，依托RH后训练加速模型、SageAttention2等工程优化并针对无NVLink的PCIe多卡环境调优，目前已全部开源至GitHub，支持创作者本地部署。