研究者探讨了世界模型代理（WAM）在测试阶段是否需要显式未来想象，提出了Fast-WAM架构，训练时保留视频共训练，推理时跳过未来预测。结果显示，视频预测主要在训练阶段提升模型性能，而非在推理阶段生成未来观测。
DeepSeek 提交的论文探讨了自我原则批评调整（SPCT）在通用奖励模型中的应用，显著提升了推理阶段的可扩展性和奖励模型的质量，超越了现有方法。DeepSeek-GRM-27B 模型在多个基准测试中表现优异，展现出更高的多样性和准确性。
本研究利用Intel CPU的高级矩阵扩展（AMX）和非结构稀疏性，解决了大语言模型在推理阶段的内存限制和解码速度慢的问题，实现了1.42倍的延迟减少，并提供了开源稀疏内核方案，提升了大语言模型在常规计算平台上的可访问性。
本论文提出了一种高效的Transformer架构，通过渐进重参数化批归一化和简化线性注意力的方法，在推理阶段提高效率。该方法在多个基准测试中展示了强大的性能，特别适用于图像分类和物体检测任务。
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