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This paper proposes NN-CLEAN, a hybrid framework that embeds a multi-head residual network into the iterative CLEAN extraction loop for efficient multipath parameter estimation in low-SNR channel modeling. It matches traditional Grid-Search CLEAN accuracy while greatly reducing computational complexity and enabling parallelization for real-time MIMO systems.
提出了一种深度无线物理神经网络，其中多跳MIMO中继实现可训练的线性变换，功率放大器的非线性作为激活函数，从而实现图像分类的空中推理。
小米低调发布了MiMo-V2.5-DFlash，一个300B参数模型，已在Hugging Face上架，DFlash可能使推理速度翻倍。
MiMo v2.5因其在OpenCode中令人印象深刻的令牌生成速度而受到称赞，表明它是一次被低估的模型更新。
Mimo 和 DeepSeek 优化了 AI 模型，以 2-3 倍的利润实现了低定价，详情见其官方博客。
推荐Opencode go套餐，首月5美元，支持支付宝，可使用mimo 2.5或deepseek v4pro模型，配置到Hermes上通过手机处理日常任务，复杂任务再用Codex。
MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 是一个快速模型，能够生成快速排序算法的动画演示。
本文提出了Agentic-LTPO，一种嵌套式双层优化框架，利用代理型AI在动态运营商策略下自适应物理层配置，在无小区MIMO波束赋形中实现了57.2%的长期性能提升。
阶跃星辰开放平台推出新的step plan套餐，提供15天免费试用，新老用户均可参与，邀请好友可延长试用期。
对比了Kimi K2.7 Code HighSpeed（180-260 t/s）和MiMo Ultra-High-Speed（1000+ t/s）在编码任务上的速度表现，指出MiMo速度碾压且质量强，适合搭配Claude Code使用。
小米推出 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 模型内测，峰值速度达1000 tokens/s，旨在提升 Coding Agent 的生产力。试用资源有限，定向专业机构。
一场讨论，比较DeepSeek V4 Pro、MiMo-V2.5-Pro和MiniMax M3在本地或OpenRouter使用中的最佳性价比，重点关注代理和编码任务，并提及Hermes Agent和Qwen 3.6变体。
DeepSWE基准测试的费用是按任务计费，而非整个运行流程。运行Mimo V2.5 Pro这类模型，完整运行一次约需225美元，而Mimo V2.5非专业版约需7.15美元。用户在选择运行昂贵模型前应了解这一点。
MiMo 2.5 Pro降低了价格以对标DeepSeek V4 Pro，引发了AI模型提供商之间的价格战。
PilotWiMAE提出了一种自监督框架，直接接收含噪的导频观测进行无线信道表示学习，消除了不切实际的全CSI假设，并实现了优于监督基线的鲁棒跨频波束选择和信道估计。
根据Arena排行榜，开放权重模型GLM和Mimo在编程基准测试中优于Gemini 3.5 Flash。
本文测试了智谱GLM 5.1、月之暗面Kimi K2.6、阶跃星辰MIMO 2.5 Pro和深度求索DeepSeek V4 Pro四个开源中国AI模型在编程任务中的表现，发现GLM在多数任务中整体领先但非绝对，各模型各有优劣。
一个拉取请求已合并到 llama.cpp 中，用于添加对 Mimo v2.5 模型的支持，增强了该框架对此特定 AI 架构的兼容性。