当美国巨头如Google、OpenAI 和 Anthropic 竞相开发支撑其 AI 产品的大型语言模型时，Sakana AI、Mistral AI、DeepSeek 和 AI21 Labs 等初创公司正凭借为特定地区、行业或独特功能设计的专业模型开辟自己的细分市场。
中科大 LDS 实验室何向南、王翔团队与 Alpha Lab 张岸团队联合开源 MiniOneRec，推出生成式推荐首个完整的端到端开源框架，不仅在开源场景验证了生成式推荐 Scaling Law，还可轻量复现「OneRec」，为社区提供一站式的生成式推荐训练与研究平台。
Marble，终于来了。 没错，就是两个月前在 AI 圈刷屏的那个 3D 世界生成模型。就在刚刚，李飞飞旗下的 World Labs 公司官宣向全体用户开放，还一次性放出了一大波新功能。 多模态生成：
来自AI语音独角兽公司ElevenLabs，刚刚发布了Scribe v2 Realtime实时语音转文本模型，网友表示：Next-Level。150毫秒的超低延迟，93.5%的高准确率，还覆盖了90多种语言。
2024年，加州大学圣地亚哥分校「Hao AI Lab」提出了DistServe的解耦推理理念，短短一年多时间，迅速从实验室概念成长为行业标准，被NVIDIA、vLLM等主流大模型推理框架采用，预示着AI正迈向「模块化智能」的新时代。
本文来自于香港中文大学 MMLab 和 vivo AI Lab，其中论文第一作者肖涵，主要研究方向为多模态大模型和智能体学习，合作作者王国志，研究方向为多模态大模型和 Agent 强化学习。项目 le
扩散大语言模型得到了突飞猛进的发展，早在 25 年 2 月 Inception Labs 推出 Mercury—— 第一个商业级扩散大型语言模型，同期人民大学发布第一个开源 8B 扩散大语言模型 LLaDA，5 月份 Gemini Diffusion 也接踵而至。
在短视频推荐、跨模态搜索等工业场景中，传统多模态模型常受限于模态支持单一、训练不稳定、领域适配性差等问题。
近日，上海人工智能实验室针对该难题提出全新范式 SDAR (Synergistic Diffusion-AutoRegression)。该方法通过「训练-推理解耦」的巧妙设计，无缝融合了 AR 模型的高性能与扩散模型的并行推理优势，能以极低成本将任意 AR 模型「改造」为并行解码模型。
科技行业全球10万大裁员，连10年老将田渊栋都被Meta裁掉了！昨天，南洋理工大学的副教授Boyang Li吊足了大家的胃口：Meta FAIR最近的事件很抓马，但工业研究为什么这么难？我想知道大家愿不愿意听一下我的观点。
