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英国数字广告支出将达450亿英镑，AppsFlyer高管称AI ROI先要补上衡量短板

AppsFlyer EMEA 总经理 Alex Grach 在 TechRadar 撰文指出，英国数字广告投入持续攀升，但衡量体系碎片化，AI 若建立在不可靠数据上只会更快放大错误决策；营销人员需要先把移动端级别的归因与验证做成基础设施，再谈 AI 的 ROI。

Polymathic AI、普林斯顿大学等机构发布 FlashMap，用连续流图替代离散扩散草稿器，在单次前向中生成 16 个 token 的草稿块。Qwen3-8B 在 GSM8K 上最高实现 6.14 倍无损加速，草稿权重和 vLLM、SGLang 插件已开源。

据日经亚洲报道，富士胶片计划将磁带产能扩大到目前的约五倍，这是其近20年来最大规模的一次生产扩张，背景是AI浪潮带来的数据存储需求上升。这一消息值得关注，因为它说明在算力与GPU之外，数据的大规模长期保存正成为AI基础设施的另一条压力线。

Liquid AI 于 2026 年 10 月 27 日发布 LFM3 系列，6 款开放权重模型共享同一基座，覆盖文本、视觉、音频、全模态和决策任务，均可在单张 GPU 上微调。对想在本机或私有环境跑智能体的开发者，这是一条低成本路线。

一篇 arXiv 新论文用 100 毫秒级监控工具观察了一所大学的 GPU 集群，发现大量任务资源利用极低、申请时长与实际严重不符，说明不换硬件也有可观的提效空间。

arXiv 新论文 BehaveRec 把会话、90 天用户历史和用户关系图三路信号融合进序列推荐，并给出“每个用户约 20 次交互”这一启用长期历史的经验门槛，而不是宣称历史信号永远有用。

一篇 arXiv 新论文把运动员“到达某位置的最短时间”建模为条件分位数回归问题，用 FIFA 世界杯 2022 的光学追踪数据训练轻量 MLP，并在其评测设定下优于多种物理基线。

10月20日，Hugging Face Papers 收录 OvisOCR3 技术报告，提出用 0.8B 参数单模型统一文档解析、通用OCR、关键信息抽取、图表描述和跨页表格重建，并报告多个基准领先。其意义在于：小参数模型正试图用多教师蒸馏和强化学习，替代过去按任务堆专用模型的路线。

Hugging Face Papers 收录的一篇论文用 VMem-Bench 诊断研究提出：长视频生成中检索历史画面能提升人物召回，但会降低精确率和禁止实体规避能力，视觉记忆并非无条件有益。

荷兰芯片设备商ASM International将2027年营收预期从超46亿欧元上调至超57亿欧元，增幅约24%，主要来自存储和AI芯片制造商的扩产需求；这意味着AI算力投资正向上游设备环节传导，并可能提前三年达成其2030年目标。