为应对这些挑战，来自华为诺亚方舟实验室，德国达姆施塔特工业大学，英国伦敦大学学院，帝国理工学院和牛津大学的研究者们联合推出了 Ark —— 一个基于 Python 的机器人开发框架，支持快速原型构建，并可便捷地在仿真和真实机器人系统上部署新算法。
本文来自加州大学圣克鲁兹分校（UCSC）、苹果公司（Apple）与加州大学伯克利分校（UCB）的合作研究。第一作者刘彦青，本科毕业于浙江大学，现为UCSC博士生，研究方向包括多模态理解、视觉-语言预训
让AI生成的图像更符合人类精细偏好，在32块H20上训练10分钟就能收敛。腾讯混元新方法让微调的FLUX1.dev模型人工评估的真实感和美学评分提高3倍以上。
见过省电的模型，但这么省电的，还是第一次见。 在 《自然》 杂志发表的一篇论文中，加州大学洛杉矶分校 Shiqi Chen 等人描述了一种几乎不消耗电量的 AI 图像生成器的开发。
北京深度逻辑智能科技有限公司推出了 LLaSO—— 首个完全开放、端到端的语音语言模型研究框架。LLaSO 旨在为整个社区提供一个统一、透明且可复现的基础设施，其贡献是 “全家桶” 式的，包含了一整套开源的数据、基准和模型，希望以此加速 LSLM 领域的社区驱动式创新。
幻觉不是 bug，是数学上的宿命。 谢菲尔德大学的最新研究证明，大语言模型的幻觉问题在数学上不可避免—— 即使用完美的训练数据也无法根除。 而更为扎心的是，OpenAI 提出的置信度阈值方案虽能减少幻
只用 1.5% 的内存预算，性能就能超越使用完整 KV cache 的模型，这意味着大语言模型的推理成本可以大幅降低。EvolKV 的这一突破为实际部署中的内存优化提供了全新思路。
挑战自回归的扩散语言模型刚刚迎来了一个新里程碑：蚂蚁集团和人大联合团队用 20T 数据，从零训练出了业界首个原生 MoE 架构扩散语言模型 LLaDA-MoE。该模型虽然激活参数仅 1.4B，但性能可以比肩参数更多的自回归稠密模型 Qwen2.5-3B，而且推理速度更快。这为扩散语言模型的技术可行性提供了关键验证。
本周五，Meta AI 团队正式发布了 MobileLLM-R1。 这是 MobileLLM 的全新高效推理模型系列，包含两类模型：基础模型 MobileLLM-R1-140M-base、MobileLLM-R1-360M-base、MobileLLM-R1-950M-base 和它们相应的最终模型版。
图检索增强生成（GraphRAG）已成为大模型解决复杂领域知识问答的重要解决方案之一。然而，当前学界和开源界的方案都面临着三大关键痛点： 开销巨大：通过 LLM 构建图谱及社区，Token 消耗大，耗
