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来自浙江大学和阿德莱德大学的研究团队提出了 FlashAR—— 一个轻量级的后训练加速框架。不需要从头训练，在 Emu3.5-Image-34B 模型上，仅用原始训练数据的 0.05%（约 8 万张图片），就能将预训练好的自回归模型改造成高度并行的生成器 Emu3.5-34B-Flash，实现最高 22.9 倍的端到端加速。
昨天，想必大家都被 Google IO 大会刷屏了。
光有强大的模型本身还不够，从脏数据到分析报告到汇报PPT，中间那条自动化链路谁来跑？GitHub上刚开源的SenseNova-Skills给出了一个答案，我们实测了四个真实场景，效果有点超出预期。
劈柴和Hassabis把半年大招一晚清仓了！Gemini Omni任意输入生成视频，3.5 Flash断层碾压一切，Spark 7×24h云端替你干活。这次，谷歌是要把OpenAI和Anthropic一起给埋了。
发布会还没开，谷歌彻底藏不住了！Gemini 3.2 Flash网页端静默上线，被开发者抓了个正着。单次提示狂飙2200行代码、手搓Windows 98，直接把自家旗舰Pro按在地上摩擦。
微软用一套多 Agent 系统在 AI 漏洞发现的顶级基准测试上拿下第一，超过 Anthropic 最强模型 Mythos 五个百分点。诡异的是，微软自己并没有一个能打的前沿模型。它用别人的模型组了个系统，打败了造出这些模型的公司。这对AI竞争格局的启示，比这个工具挖出了大量 Windows 漏洞本身更重要。
澳洲牧羊大叔随手写的三行bash，11天内被OpenAI、Anthropic和Hermes集体收编了。
商汤最近做了一件大多数大模型公司都不舍得做的事。每 5 小时 1500 次免费调用，Token 消耗比同行低 60%，三款新产品同步上线，还把核心模型 U1 以 Apache 2.0 协议全面开源——在大模型公司普遍在想怎么收费的当下，商汤在反向操作。
DeepSeek V4，已经开始逼着海外开发者为它修专属高速公路了。发布才两周，开源圈里，第一批V4原生基础设施已经冒了出来。它只干一件事：把DeepSeek V4 Flash，在Mac上跑到极致。这条“专属高速公路”，叫ds4.c。而把修出来的人，分量有点吓人——
迪士尼最近就做了一件「很不迪士尼」的事。它在内网上线了一块看板，名字直白得不像那个出品白雪公主的公司——「AI Adoption Dashboard」。看板上滚动着三个数字：每个员工调用AI的频率、请求次数、token消耗量。Claude是主要追踪对象。