神经星星

微软研究院、华盛顿大学与 Providence Genomics 组成的研究团队，提出了多模态人工智能框架GigaTIME。该框架依托先进的多模态学习技术，能够从常规 H&E 切片生成虚拟的 mIF

来自美国能源部橡树岭国家实验室的科学家们提出了一种面向基础模型的分布式跨通道分层聚合方法（D-CHAG），该方法对 token 化过程进行分布式处理，并采用分层策略进行通道聚合，从而使极大规模模型能够

腾讯微信 AI 团队提出了 WeDLM，这是首个在工业级推理引擎（vLLM）优化条件下，推理速度超越同等 AR 模型的扩散语言模型。目前，「WeDLM 高效大语言模型解码框架」已上线至 HyperAI

麻省理工学院、德国慕尼黑工业大学和西班牙瓦伦西亚理工大学的研究团队创新地提出了 DiffSyn —— 一种基于超 50 年时间跨度文献中 23,000 余条生成配方训练得到的生成式扩散模型。

当前，OCR 技术依赖于复杂的串联式流水线：先检测文本区域，再进行识别，最后进行后处理。这种模式在面对版面复杂、格式多变的文档时，流程繁琐脆弱，任一环节出错都会导致整体结果不佳，且难以端到端优化，维护

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。

TVM 现已更新到 0.21.0 版本，TVM 中文文档已经和新版本对齐。 Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。 在线运行 TVM 学习

华大生命科学研究院与浙江之江实验室组成的 Genos 团队在 DeepSeek 新模式的启发下，推出了一款基因组专用「外挂大脑」插件——Gengram（Genomic Engram）。