利用自适应循环 Transformer 改进测试时扩展
这项研究探讨了重复利用网络层的 Transformer，能否在输出变长时更有效地提升推理表现。研究团队提出 TaH2，将额外迭代分配给能够从中受益的 token，而不是对所有 token 执行相同次数的循环。在难度较高的 AIME 基准测试中，与无循环基线模型相比，TaH2 的测试时解码计算量每翻倍所带来的准确率增益提高了 53%。在计算量相同的条件下，其最高准确率也高出约 3.4 个百分点。代码
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LG Innotek 将部署车辆，为自动驾驶传感系统开发收集数据
LG Innotek 将与自动驾驶软件公司 Applied Intuition 合作，在韩国运营传感数据采集车队。车队将以首尔、仁川和京畿道为中心，到 2028 年计划部署 20 辆数据采集及软件开发车辆，并在美国、欧洲和日本投放车辆。车辆将搭载 LG Innotek 的摄像头、雷达和激光雷达。公司计划将采集的数据与数字孪生环境结合，用于提升传感器性能并验证系统有效性，重点关注传感器融合和极端工况
IDC：2026年上半年全球人形机器人出货量同比增长432.1%
IDC最新报告显示，2026年上半年全球人形机器人出货量接近2.5万台，同比增长432.1%。中国出货量超过1.9万台，占全球市场约77.9%，全球市场规模超过7.4亿美元。人形机器人的应用正从科研、教育和展示逐步扩展至工业制造、物流、零售等商业场景。与此同时，小型、低成本产品开始通过电商渠道面向个人消费者销售，主要提供教育和陪伴功能。IDC预计，到2030年全球人形机器人出货量将超过75万台，较
影石据报正在研发主打拍摄的智能眼镜，前框可更换并或搭载通义千问
据中国媒体援引知情人士消息，影石创新正在研发一款面向内容创作者、主打免手持拍照和视频拍摄的智能眼镜。产品可能采用可更换前框设计，主要功能集中在镜腿部分。AI 功能或将搭载阿里巴巴通义千问大模型。影石还计划进一步探索将生成模型直接部署在设备端，以减少对云端服务的依赖。公司此前获得的一项专利描述了分体式电池设计：电池佩戴在身体其他部位，再通过电线为眼镜供电，从而减轻头部负重。该产品目前尚未正式发布，相
美中人工智能竞争：五大关键争议点解析
美国和中国都将人工智能视为经济竞争的新焦点。9月13日，美国总统唐纳德·特朗普表示：“谁赢得人工智能，谁就赢。”问题在于，两国能否搁置分歧，合作构建安全、可持续的人工智能环境。目前，双方都不信任对方的动机，也都不愿放慢脚步。
仅凭路由漂移，无法判定合并后的 MoE 大语言模型是否失效
一项针对 DeepSeekMoE、OLMoE 和 Qwen3-MoE 的研究分析了模型合并后专家路由的变化。研究人员发现，大多数专家重新分配源于输入变化，而非路由器参数改变。与原始路由的差异也难以预测恢复原路由是否能提高下一个 token 的似然度。因此，研究将路由失效定义为：在其他参数保持不变时，可通过特定路由干预挽回的任务损失。团队还发布了分析工具包和 Selective Router Rep
WaveFront Decoding：面向循环语言模型的并行自推测解码
WaveFront Decoding（WFD）是一种无需训练的推理加速方法，适用于反复调用同一权重共享模块的循环语言模型。该方法利用中间输出生成草稿预测，并批量处理不同位置和递归深度的 token 状态，使草稿生成与验证能够并行进行，而非分阶段执行。在 Spec-Bench 的六类任务中，与自回归解码相比，WFD 在 Ouro-2.6B 上实现了 2.42 倍加速，在 Huginn-3.5B 上实
VGGT-Diff：融合视觉几何与扩散模型，从稀疏视角合成新视图
VGGT-Diff是一种多视图扩散模型，可根据少量输入图像生成新的观察视角。该方法将VGGT-Ω提取的视觉几何特征输入预训练视频扩散模型，结合基于几何的重建能力与扩散模型的生成先验。具备置信度感知能力的视觉几何路由器会将3D点对齐到目标视角，同时保留前后表面的信息。沿可靠3D轨迹约束残差一致性，可进一步提升多视图结果的稳定性。实验表明，该方法在不同难度的视角插值和外推任务中取得了有竞争力或领先的表
意外的成功与反复的失败：面向大模型推理探索的熵引导信用分配
研究人员提出了熵优势策略优化（EAPO），用于改进大语言模型基于可验证奖励的强化学习。EAPO利用策略熵，对成功和失败回答中的不同 token 进行非对称的信用分配：成功回答中的不确定决策会获得更强的强化，而失败回答中的自信决策会受到更强的惩罚。对于不确定的失败，方法会减轻惩罚，以保留模型探索其他解法的机会。该方法无需额外的辅助模型、采样或特权信息，直接利用现有 rollout 信号生成 toke
Skill2Env：从技能合成面向能力的环境，服务通用智能体
Skill2Env 是一个用于自动构建可执行任务和环境的框架，旨在支持 AI 智能体的后训练。它以可复用的技能为起点，根据智能体所需能力和难度模式生成任务蓝图，内容包括目标、挑战、环境事实、信息边界和验收标准。这些蓝图用于协同构建任务指令、执行基础设施、工作空间以及基于评分标准的评估器。其迭代式任务强化方法利用执行证据识别难度不足的任务，并进一步修改设计。研究人员使用 1,500 条高分轨迹进行监
利用扰动公共文档进行合成训练，提升模型从上下文中学习的能力
研究人员提出了一套流程：先对公共文档进行轻微改写，再生成依赖文档内容的问题、评分标准和答案，并筛除实际上不需要源文档上下文的样本。该流程无需人工标注，便从3,500份文档中生成了约1万个训练样本。监督微调使Qwen3.6-35B-A3B学生模型在CL-bench上的得分从13.7%提升至22.8%；随后进行基于评分标准的强化学习后，得分达到24.6%。在该基准测试中，其表现接近参数量超过一万亿的模
PyroAdapt：适应空间异质性与时间分布变化的野火预测方法
PyroAdapt是一种“预训练—检索—排序”框架，用于让预训练模型适应野火预测中的目标条件变化。该方法检索具有相似条件的历史地点，并通过风险排序对模型进行微调。在加州666个网格单元上的实验中，日均平均精确率从21.62%提升至最高24.57%，前5%高风险区域的召回率则从18.70%提升至最高22.79%。在每天固定检测34个网格单元的预算下，该方法额外识别出344个阳性网格日。约塞米蒂地区的
微软纳德拉：AI行业“有点飘了”，呼吁回归用户需求
微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉在采访中表示，AI行业过于关注技术和前沿概念，忽视了用户的实际需求。人们想知道AI能否带来切实利益、能否由自己掌控，以及能否从中获得经济收益。他认为，行业要赢得消费者和社区的信任，就必须重视现实价值，而不是为了技术本身而庆祝技术。
专访 Instinct 创始人 Noah Shinn：商业模式、隐私安全与大科技竞争
Patrick O’Shaughnessy 采访 Instinct 创始人 Noah Shinn，讨论这家 AI 公司的商业模式、隐私、安全与安保、计算资源保障，以及与大型科技公司的竞争。访谈还分析了 Instinct 的战略定位和塑造 AI 行业的整体商业环境。
MSCI推出人工智能价值链指数，市场对冲需求上升
金融数据供应商MSCI推出了一系列覆盖人工智能价值链的指数。该公司表示，这些指数旨在帮助投资者更精准地对冲其在AI领域的风险敞口。