Self-Flow 讓多模態訓練效率提升 2.8 倍
Black Forest Labs 發布 Self-Flow，這是一種自監督流匹配框架，讓多模態 AI 模型無需 CLIP 等外部教師，即可同時學習表示與生成。它使用 Dual-Timestep Scheduling 進行自蒸餾，在圖像、影片與音頻達到最先進成果。此技術比 REPA 標準收斂快 2.8 倍，且無高原效應。
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Apple MixAtlas 提升多模態 LLM 訓練
Apple 推出 MixAtlas，一個不確定性感知框架，用於多模態 LLM 中間訓練的資料混合最佳化，已獲 ICLR 2026 NADPFM 工作坊接受。該框架透過原則性領域重新加權，解決多模態預訓練尚未充分探索的問題，提升樣本效率與下游泛化。方法採用系統性領域分解與小型代理模型實現計算效率。
DeepSpeed 提升多模態訓練與記憶體效率
DeepSpeed 推出與 PyTorch 完全相容的 backward API，用於高效訓練多模態與多組件模型，包括非純量 backward 呼叫。它還引入低精度模型最佳化，提升訓練過程的記憶體效率。
AI 需求先暴增，利潤仍在路上
GDS Holdings 顯示，AI 相關資料中心訂單的增長速度快於已確認收入。這項趨勢反映需求強勁，但基礎設施擴建週期也使獲利延後。
Windows 為何成為 AI PC 的絆腳石
隨著 AI 工作負載提高對系統資源的需求，Microsoft 正重新最佳化 8GB 以上裝置的 Windows 記憶體使用。文章認為，舊版相容性、整合服務、WebView2 與分散的資源管理，正壓縮本地模型和 AI Agent 可用的記憶體空間。
星海圖探索具身智能產業化
量子位報導星海圖與產業夥伴共同討論具身智能從模型走向生產力的路徑。文章強調透過產業協作，推動具身智能真正落地到多個行業。
Codex 正縮小與 Claude Code 的差距
OpenAI 表示 Codex 活躍使用者已突破 2,000 萬，第三方追蹤數據則顯示其近期增速超越 Claude Code。Claude Code 目前規模仍較大且深受開發者採用，但隨著 Anthropic 接近早期市場飽和，其高速成長已經放緩。
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腦機介面助患者重新站立與看見
中國多項臨床試驗正利用腦機介面，協助脊髓損傷患者站立與行走，並讓失明患者恢復有限的視覺感知。試驗結果差異很大，凸顯這項技術的潛力，以及目前在訊號採集、解碼與復健方面的限制。
Alibaba 重組 AI 與雲端業務
據報 Alibaba 正合併電商業務、整合雲端與晶片業務，並將 Qwen 拆分為獨立子公司。報導亦涵蓋 Unitree 計畫登陸科創板、Anthropic 據傳的年化營收，以及 Alibaba 持續投入 AI 對利潤與現金流造成的壓力。
Meta 因具成癮性的平臺設計面臨審判
California 與其他 28 個州指控 Meta 設計 Facebook 和 Instagram 使其具成癮性、違反兒童隱私法，並隱瞞相關做法。檢方將其涉嫌採取的策略概括為「吸引、留住、收集、隱瞞」。