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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。
近年来，视觉语言模型（Vision-Language Model, VLM）在图像理解、语义推理等任务中展现出了强大的能力。然而，当这些模型真正进入物理世界，让机器人根据一句自然语言指令完成自主导航时，仍然面临巨大挑战。
一周之内大语言、图片、视频模型都迎来新赛季：OpenAI的GPT-6 Astra让编码 Agent更好地使用游戏引擎和Blender，自己改场景、自己跑、自己测；GPT-image-2.5上线，更快更强，图片编辑和关键帧动画显著提升；fal和Yoroll分别发布 H3 MaxTurbo和H3 Superfast后训练加速模型，5秒视频3秒内推理，实时生成和互动玩法纷纷涌现。
AI教师已经可以完成不少单次教学任务。