Byteification：让LLM直接读懂字节

把现成LLM低成本改造成字节模型：看清拼写与字符，又尽量保住原有能力。

深度专题 FEATURES — 3

PAPER

OpenAI集中公开700余篇AI数学预印本，把模型能力测试变成署名、验证与审稿体系的压力测试。

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一篇 Nature Machine Intelligence 文章提出：推理文字或许更像模型的外置计算状态，而非思维实录。

PAPER H 44

FLEX-WAM 用一套模型预测未来、生成动作并在想象中规划，瞄准机器人长任务。

速览 BRIEFS — 8

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TRACE让MoE在FP4低精度下生成强化学习回放，最高提速5.4倍

HF 47

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EmbodiedSmith让场景与任务互相纠错，把机器人仿真变成会迭代的数据工厂。

HF 10

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延迟不只让机器人慢半拍，还会让世界模型按错误的动作时间线规划。

H 1

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H-JEPA让不同层级分别管远期目标和眼前动作，长程规划成功率明显提升。

H 13

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一套分析框架算清多 GPU 推理的通信与等待成本，帮助权衡吞吐、延迟和硬件规模。

H 15

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AI开始从换贴图走向改机制，并要保证游戏世界其余部分照常运行。

HF 15

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HEAR让Agent编排层与推理引擎互通，减少排队与缓存误判造成的浪费。

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PerturBot主动破坏训练中的偶然规律，检验机器人是否真的看懂指令与现场。

H 11 · HF 7