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序列建模是大语言模型、计算机视觉等领域的基础共性问题。当前通用的 Transformer 模型计算复杂度随序列长度平方增长，在长序列任务中面临显著的计算挑战。因此，研究者们一直在探索具有线性计算复杂度的高效序列建模方法。
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AI Coding的玩法，又变了。
阿里巴巴 Z-Image 团队联合香港科技大学、加州大学圣地亚哥分校、香港中文大学等机构提出 D-OPSD（On-Policy Self-Distillation），首个针对少步扩散模型的在线策略自蒸馏框架。D-OPSD 无需奖励模型、无需成对偏好数据，
今天，阿里发布Qoder 1.0，从AI IDE升级为智能体自主开发工作台，用户只需专注需求定义，Agent团队即可“自动驾驶”，自主完成执行、验证和交付全流程任务。目前，Windows、macOS和Linux系统用户均可下载使用。
路透社今天报道称，美国已经批准约10家中国公司购买英伟达H200芯片，包括阿里巴巴、腾讯、字节跳动、京东、联想和富士康等。报道同时提到，虽然美国已经给出许可，但目前还没有H200芯片实际交付。
I²B-LPO 是一个面向 RLVR 后训练的探索增强框架，通过改进 rollout 策略引导模型生成更多样化的推理轨迹，将探索行为从 “重复采样” 推进到 “在关键节点生成更具区分度的推理轨迹”，在多个数学基准上同时提升准确率与语义多样性，最高分别达 5.3% 和 7.4%。该工作接收于 ACL 2026 Main，来自阿里达摩院 - 智能决策团队。
凌晨 1 点，某三甲医院急诊科，一位 62 岁的男性被紧急送入，他正经历急性 STEMI 并发急性心衰。血压飙至 185/105 mmHg，血氧仅 91%。护士已推来除颤仪，催促医生「心电捕手」确认替格瑞洛剂量。
独家获悉，前阿里千问大模型技术负责人林俊旸近期已经开启创业，考虑方向包括世界模型和具身大脑。目前，林俊旸已经招募数名字节、腾讯和海外背景的成员，并以约20亿美金的估值开启融资，接触基金包括红杉中国、高榕创投等。
随着大模型参数规模持续扩大，推理成本已经成为生产级 LLM 服务的核心瓶颈。投机解码（Speculative Decoding, SD）通过「小模型 draft + 大模型 verify」的方式，将多个候选 token 放到一次目标模型前向中并行验证，从而缓解自回归解码的串行瓶颈。