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清华大学人工智能学院提出面向 Coding Agent 的 observation 压缩方法 CoACT，在 SWE-bench Verified 的三个 Agent 模型上平均减少 33.0% 总 token 消耗且 PASS@1 与未压缩时相近，该工作获 ICSE 2027 直接接收（Top 5%）。
继 Apex-35B-V1.0 凭借领先 Flint 的表现引发关注之后，开源 RSI 模型又迎来一份亮眼成绩单：REMORY 仅凭一个 1.9B 的记忆模块，用两张 H800 实现完全自监督训练，在多项关键评测中领跑；驱动小模型持续数日递归改进，产出接近 GPT-6.1-Terra。
在大型语言模型（LLM）的无损推理加速中，推测解码（Speculative Decoding）已成为工业界标配。以 EAGLE-3 为代表的自回归草稿模型虽然预测准，但每多猜一个 token 就要多跑一步串行前向；而受扩散语言模型启发的 DFlash 将草稿生成彻底并行化 —— 一次骨干网络前向即可同时吐出整块候选 token，大幅压缩了起草耗时。
导读：只需几秒参考音频，现代语音克隆模型就能合成与目标说话人高度相似的语音。但真实部署中的参考录音往往带有噪声，文本可能异常、超长或跨语言，生成的语音还要经过压缩和电话传输，有人甚至会给自己的声音加上「防克隆」保护。
英伟达开放Nemotron 3.5 Bolt模型权重，将740亿参数版本从约148GB压缩至22.1GB以支持笔记本本地Agent任务，搭载RTX Spark的联想、微软等笔记本也于10月16日全球发售。
Agent 执行长程任务时，代码、工具输出和交互记录不断累积，上下文也跟着变长。
让图像生成模型先把图片压缩到潜空间，再由生成器在潜空间中作画，已成为常见路线。为了挑选图像编码器和解码器，研究者往往先看“重建”——把原图编码后再解码，所得图片是否逼真。
Anthropic发布Claude Haiku 5.5，单价为Haiku 4.5的十分之一，多项跑分显著提升，定位为处理摘要、上下文压缩、数据库查询和分类等任务的高速低成本模型。
哈尔滨工业大学（深圳）iLearn-Lab与新加坡国立大学LV-Lab提出免训练2-bit KV Cache量化框架QuantWM，改善视频世界模型量化后的时序闪烁与画质，并实现最高6.20倍缓存压缩。
今天，外网被这个视频刷屏了。有人用Fable 5.5一键生成了一部「人类数万年进化史」，把整个人类历史压缩进了3分钟。整个过程，都是用纯代码写出，零视频素材，零版权音乐，没有使用任何视频生成模型。