新DiffHDR：用视频扩散模型“复活”丢失的光影，实现可控 LDR 到 HDR 转换
大多数数字视频受限于存储格式，以 8 位低动态范围（LDR） 保存。这意味着原始场景中丰富的高光细节（如云层纹理、灯光光晕）和阴影层次（如暗部织物、夜景角落）因饱和与量化而永久丢失。这不仅限制了在 H...
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新RotorQuant：LLM KV 缓存压缩的“几何革命”，速度提升 5 倍，参数减少 44 倍
RotorQuant 是一项突破性的 KV 缓存量化技术，旨在解决大型语言模型（LLM）在长上下文推理中的显存瓶颈。通过引入块对角旋转（Block-Diagonal Rotation）替代传统的蝴蝶网...
Cursor推出MoE推理加速方法Warp Decode：翻转并行轴，MoE 推理提速 1.84 倍的硬件级优化
在英伟达 Blackwell GPU 上，针对小批量（Small Batch）自回归解码场景，一种名为 Warp Decode 的新内核设计彻底改变了混合专家（MoE）模型的推理方式。通过翻转并行性轴...
TriAttention：基于三角 KV 压缩的高效长推理，让 32B 模型在 24GB 显存上流畅运行
麻省理工学院、英伟达和浙江大学的研究人员联合推出了一项突破性技术——TriAttention。这是一种基于三角级数（Triangular Series）的 KV 缓存压缩方法，解决大型语言模型（LLM...
别卷记忆模块了！南洋理工新发现：只看最近4帧，直接碾压13个SOTA模型
在AI领域，我们常常陷入一种迷思：“模型越复杂、记忆越长，效果就越好。” 尤其是在流式视频理解（Streaming Video Understanding）这一前沿赛道，各大研究团队都在拼命堆砌复杂的...
IndexCache：解锁长上下文 AI 的“速度密码”，推理提速高达 1.82 倍
在处理 20 万 token 甚至更长的上下文时，大型语言模型（LLM）往往面临“又贵又慢”的困境。随着上下文长度增加，计算成本呈平方级飙升，成为阻碍长文档分析、复杂智能体工作流落地的最大瓶颈。 论文...
Hugging Face发布TRL v1.0 ：统一大模型后训练工作流，从 SFT 到 DPO/GRPO 一站式解决
Hugging Face 正式发布了 TRL (Transformer Reinforcement Learning) v1.0。这标志着该库从一个主要用于学术研究的实验性仓库，正式转型为稳定、生产就...
TurboQuant：谷歌新算法实现零精度损失压缩，KV Cache 内存缩减 6 倍
在大型语言模型（LLM）向更长上下文、更复杂任务演进的过程中，显存瓶颈已成为制约效率的关键障碍。尤其是键值缓存（KV Cache），随着序列长度增加呈线性增长，不仅占用大量显存，还限制了推理速度和并发...
PaCo-RL：西安交大首创“一致性裁判”强化学习框架，让AI生成四张图也能保持角色与风格完美统
你是否曾有过这样的经历：想让AI画一组连环画，比如“一只狐狸在森林、舞台、海边、卧室弹吉他”，结果AI生成的四张图里，狐狸变成了四种不同的动物，吉他变了样，画风也从油画突变成了水彩？ 这就是AI绘画领...
清华与蚂蚁发布 OpenClaw 五层安全框架：揭示技能投毒与内存污染风险，构建全生命周期纵深防御
随着 OpenClaw 等自主 LLM 智能体从“被动问答”进化为能执行高权限系统任务的“主动实体”，其面临的安全挑战也发生了质变。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2603.1...
月之暗面发布 Attention Residuals：用深度注意力替代固定残差，Kimi Linear 多项基准性能显著提升
在现代 Transformer 架构中，残差连接（Residual Connection）一直是维持深层网络训练稳定的基石。然而，月之暗面（Moonshot AI）的研究人员指出，这种沿用多年的标准机...
英伟达发布 KVTC 新技术：无需改模型即可将 LLM 内存占用缩小 20 倍，首字延迟降低 8 倍
在大语言模型（LLM）的推理过程中，有一个长期存在的痛点：随着对话变长，显存占用呈线性甚至指数级增长。这就是著名的 KV 缓存（Key-Value Cache） 瓶颈。 现在，英伟达（NVIDIA）的...
