ReBalance 修正 LRM 過度/不足思考
ReBalance 是一個無需訓練的框架，利用信心度作為動態指標，緩解大型推理模型 (LRM) 的過度思考與不足思考問題。它從隱藏狀態建立推理原型，並應用即時調變的導向向量來刪減冗餘或促進探索。在 0.5B-32B 模型及九項基準測試中，證實降低輸出冗餘並提升準確度。
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溢出能量偵測大型語言模型幻覺
研究人員將大型語言模型（LLM）的 softmax 分類器重新解釋為能量基礎模型（EBM），追蹤解碼過程中的「能量溢出」，這些與事實錯誤、偏見及幻覺相關。他們從輸出 logits 引入兩個無訓練指標：溢出能量（跨步驟差異）和邊際能量（單步驟）。在 LLaMA、Mistral、Gemma 和 Qwen3 的九個基準測試中，實現穩健偵測，無需探針或訓練。
少80% Token，仍保真多模態 AI
紫东太初推出適用於多模態模型的 GMC 核心集剪枝方法。這項免訓練、開箱即用的技術據稱可減少 80% Token 使用量，同時保留多模態能力。
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HL200 推理晶片瞄準 10,240 卡級叢集
中誠華隆推出 HL200 推理晶片及配套超節點智算叢集方案。該晶片最高可提供 4P FP4 算力，能效比達 5.12 TFLOPS/W，叢集規模則可擴展至 10,240 張卡。
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影像解析度會改變模型的類腦評估結果
一篇預印本指出，在 V1 比較中，評估影像解析度會大幅改變哪種 CNN 學習規則看起來最接近人腦。研究涵蓋六種影像解析度，發現未訓練模型在 V1 的表面優勢很大程度上是評估解析度造成的，而 backpropagation 在 LOC 仍保有優勢。
駭客利用 AI 輔助腳本攻擊 Siemens 控制器
美國當局警告，威脅行為者正鎖定用於供水系統及其他關鍵基礎設施的 Siemens S7 PLC。相關機構表示，攻擊者可能使用 AI 工具產生漏洞利用腳本，並敦促營運者更新系統，且在可行時讓系統與網際網路隔離。
Kling AI 推進 4K，掩蓋快手增長放緩
Kling AI 是快手疲弱第二季業績中唯一的亮點，營收超過人民幣 8.5 億元，年增逾 200%，全球用戶數突破 1 億。產品推出原生 4K 影片輸出，並從消費者訂閱模式拓展至影視與廣告等專業工作流程，但高昂算力成本及 Seedance 的競爭仍是重大挑戰。
桌上型 CPU 出貨量暴跌 20%，AMD 仍擴大市占
受元件成本高漲影響，桌上型 CPU 出貨量下滑 20%，市場環境日益艱困。Intel 提高資料中心與筆記型電腦處理器產量，但 AMD 成長速度超越 Intel，並創下歷史最高市占率。
Eon「上傳」果蠅大腦
Eon 使用漏積分放電（LIF）模型，將果蠅大腦重建為數位系統。中國團隊據稱進一步採用精細神經元建模，以及支援跨身體遷移的平台，推進具身智慧研究。
UBTECH 將真實產線搬進 WRC
據報導，UBTECH 已在 WRC 內以 1:1 比例重建客戶產線。此舉為具身智慧提供更實際的驗證與部署路徑，強調產線效能與系統整合，而非機器人出貨量。