Any-OPD 提出首个支持任意异构流匹配生成器对的同策略蒸馏框架，仅通过冻结的 DINOv2 表示空间桥接教师与学生模型，无需共享 VAE、架构或噪声调度。将 FLUX.1-dev 蒸馏至 SD3.5-Medium 后，学生模型 PickScore 与 HPSv3 均显著提升，以教师五分之一的参数量达到接近其性能，而直接潜在回归训练完全失败。
Any-OPD 提出首个支持任意异构流匹配生成器对的同策略蒸馏框架，仅通过冻结的 DINOv2 表示空间桥接教师与学生模型，无需共享 VAE、架构或噪声调度。将 FLUX.1-dev 蒸馏至 SD3.5-Medium 后，学生模型 PickScore 与 HPSv3 均显著提升，以教师五分之一的参数量达到接近其性能，而直接潜在回归训练完全失败。
信息来源：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
Philipp Schmid 转引 Sundar Pichai 的消息：Google Project Suncatcher 在数周前发射原型卫星后，成功向轨道发送指令、启动 TPU、运行提示词，并在地面收到了首个完整回应（一首 haiku），作者称 Gemma 4 成为首个在太空运行的大语言模型。
OpenAI 提出”Useful Intelligence per Dollar”（有用智能每美元）作为衡量 AI 投资回报的核心指标，从完成的有用工作量、成功任务的实际成本、结果可靠性三个维度评估。
Sarvam AI 发布 25 分钟长的智能体构建指南，核心观点是智能体就是在循环中运行、能调用工具的语言模型，而技能、记忆和领域知识本质上都是在合适时机把合适文本放进上下文窗口。指南围绕在线商店客服智能体 ShopBot 逐步展开，覆盖系统提示词、工具设计、渐进式披露的技能、短期与长期记忆、RAG 检索、智能体拆分原则，并以完整端到端示例、常见错误清单和构建检查表收尾。
微软刚刚首次披露，OpenAI 贡献了微软约 70% 的 AI 收入，依据最新文件。
这一数据基于预期增长及此前与 OpenAI 相关收入的披露。
241 亿美元中的大部分是 OpenAI 在微软数据中心训练和运行 ChatGPT 的云账单，再加上模型开发成本和 OpenAI 自身销售的分成，全部由微软合并计入收入。微软同时还向 OpenAI 投入了 119 亿美元。
腾讯混元发布 HyOCR-1.5，这是端到端 OCR 大模型领域首个将训练、推理、模型权重完整开源的专家模型。仅 1B 参数，覆盖 8 种以上 text-centric 任务。引入 DFlash 投机解码框架，在 Transformers 下实现 6.37× 加速，vLLM 下 2.14× 加速，端到端推理达每页 1.408s。支持 4K 分辨率与 128K 上下文窗口，通过 Agentic Data Flow 扩展低资源 OCR（331 种语言）、古文字识别与多图问答能力。在 OmniDocBench v1.6 上以 94.74 分居端到端第一。