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北京大学、清华大学与阿里巴巴等机构联合提出SparkDiffusion视频生成加速系统，通过融合稀疏注意力、少步蒸馏与FP8量化，在单卡RTX 5090上实现最高720倍推理加速，可在18秒内生成5秒720P视频，并已完整开源权重与训练代码。
北京大学、清华大学与微软亚洲研究院在Nature Machine Intelligence发表研究，发现语言模型内部表征与人脑演绎推理脑区存在部分对齐，并可利用脑信号引导模型表征干预与参数微调，显著提升推理鲁棒性。
蚂蚁AI安全实验室与清华大学人机交互实验室联合开源9B模型Realtime-Venus，通过配套的Harness打通前后台，使AI助手在执行后台任务的同时能继续与用户对话，并在长视频问答等多项评测中取得领先成绩。
新加坡国立大学、清华大学、北京大学等七所高校联合开源世界动作模型 OpenWAM，由 OpenWAM-Infra 模块化基础设施、OpenWAM-Study 受控实验与 OpenWAM-α 大规模预训练基座模型组成，整合视频生成的世界动态先验与机器人动作学习，在多个仿真基准和真实机器人平台上验证了机器人预测环境变化并执行动作的能力。
DeepSeek联合清华大学发布论文公开Agent训练沙盒基础设施DSec，梁文锋署名，论文第6节揭示DeepSeek已部分实现RSI（递归自我改进）闭环，Agent可在沙盒中自主构建训练环境，标志着Agent沙盒成为下一代云基础设施的新战场。
浙江大学、清华大学与新加坡国立大学团队推出TurboT2VA，采用分布蒸馏与轨迹蒸馏联合方案将音视频生成速度提升54.67倍，在单张H20上将1024×1792分辨率121帧的生成耗时从318.74秒降至5.83秒。
一架架飞机在空中有序飞行，按时起降，看似只是飞机自己的事情，实际上，它需要持续与机场、跑道、航线以及地面资源系统协同。
本周「十字路口」的嘉宾是清华叉院助理教授徐梦迪。从清华车辆工程出发，途经 Johns Hopkins、CMU，再到 Stanford 吴佳俊、李飞飞组做博士后，2024 年初她选择回国，加入清华交叉信息研究院。她的核心命题是机器人的 In-Context Learning (ICL)：让机器人到一个新环境，通过一两次交互当场学会新任务，而且越学越快。
在社会变化的洪流中，LLM 能不能不断修正自己对社会的认知？
Codex、Claude Code等数字世界智能体，已经向我们展示出了一种全新且高效的工作方式：大模型理解目标，拆解任务，调用适当的工具，并根据执行结果不断调整计划，直到完成任务。