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在今年 2 月的 DeepSeek 开源周中，大模型推理过程中并行策略和通信效率的深度优化成为重点之一。在今年 2 月的 DeepSeek 开源周中，大模型推理过程中并行策略和通信效率的深度优化成为重点之一。
普林斯顿大学与字节 Seed、北大、清华等研究团队合作提出了 MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models），作为首个系统性探索扩散架构的多模态基础模型，MMaDA 通过三项核心技术突破，成功实现了文本推理、多模态理解与图像生成的统一建模。
数学大师陶哲轩的第三支Lean 4自动化数学证明视频来了！他携手GitHub Copilot挑战分析学经典的「ε-δ」极限问题：加法定理Copilot挥洒自如，减法开始卡壳，乘法更是全面失控。Copilot究竟是神助攻还是添乱？
判断AI是否智能，评价维度如今已不仅限于刷榜成绩。
随着业务规模的不断扩大和用户需求的快速增长，传统的单体架构在扩展性、灵活性和运维效率等方面逐渐暴露出瓶颈，微服务架构成为当下企业技术架构转型的主流选择。智谱清言作为国内领先的大模型应用之一，基于自主研发的 GLM 模型打造了全能 AI 助手，提供多平台支持和强大的智能体创建能力。
可靠的地球系统预测对于推动人类进步和预防自然灾害至关重要。人工智能（AI）为提高该领域的预测精度和计算效率提供了巨大潜力，但在许多领域仍未得到充分开发。
当OpenAI、谷歌还在用Sora等AI模型「拍视频」，英伟达直接用视频生成模型让机器人「做梦」学习！新方法DreamGen不仅让机器人掌握从未见过的新动作，还能泛化至完全陌生的环境。利用新方法合成数据直接暴涨333倍。机器人终于「做梦成真」了！
HALO框架通过三大创新机制重塑多Agent(MAS)协作方式：层次化推理架构克服了认知过载问题，让智能体各司其职；动态角色实例化能针对不同任务匹配专业智能体；基于MCTS的搜索引擎自动探索最优推理路径。它能将模糊的用户查询转化为专业提示，分解复杂任务并动态调整执行计划。
大家好，我是袋鼠帝 一直以来，分享了不少关于工作流平台、LLM应用平台的不少干货文章。 主要包含：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow。大家好，我是袋鼠帝 一直以来，分享了不少关于工作流平台、LLM应用平台的不少干货文章。 主要包含：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow
DeepSeek-R1火了，推理模型火了，思维链（Chain-of-Thought，CoT）火了！
不再依赖语言，仅凭图像就能完成模型推理？
何恺明团队又一力作！这次他们带来的是「生成模型界的降维打击」——MeanFlow：无需预训练、无需蒸馏、不搞课程学习，仅一步函数评估（1-NFE），就能碾压以往的扩散与流模型！
刚刚，昇腾两大技术创新，突破速度瓶颈重塑AI推理。FusionSpec创新的框架设计配合昇腾强大的计算能力，将投机推理框架耗时降至毫秒级，打破延迟魔咒。OptiQuant支持灵活量化，让推理性价比更高。
大语言模型（LLM）的生成范式正在从传统的「单人书写」向「分身协作」转变。传统自回归解码按顺序生成内容，而新兴的异步生成范式通过识别语义独立的内容块，实现并行生成。
看到朋友在网上的分享： 用Deep Research 的时候就怕在研究来源中看到ZHIHU、SINA、CSDN 这样的网址，这简直就是报告结果的灾难！ 垃圾进 垃圾出。。 在大模型还没有进化出反思修正和推理新知识能力的时候，务必屏蔽掉低质量信息源，AI无脑文越演越烈。
得益于AI上下文和审美能力的提升，现在做HTML已经没什么门槛了，可以应用到很多方面，例如小红书封面、PPT、原型图、数据看板等等。
视频新人博主陶哲轩又更新了！这次是“喂饭级”AI教程—— 手把手演示如何只用GitHub Copilot证明函数极限问题。
洛桑联邦理工学院研究团队发现，当GPT-4基于对手个性化信息调整论点时，64%的情况下说服力超过人类。实验通过900人参与辩论对比人机表现，结果显示个性化AI达成一致概率提升81.2%。研究警示LLM可能被用于传播虚假信息，建议利用AI生成反叙事内容应对威胁，但实验环境与真实场景存在差异。
今天橘子的新产品可以一分钟将任何内容变成播客的 ListenHub发布了，照例想用提示词为他做一张长图。
有多久没喝雪碧了，记不清了。
大家好，我是袋鼠帝前几天收到一个客朋友的咨询：“有没有什么爬虫软件推荐？”
在基本物理任务上，前沿AI模型仍会失败！ML研究院的测试案例显示白领将被Ai替代，而制造业等蓝领工作不受影响。未来已来，只是分布得不均匀。
要问最近哪个模型最火，混合专家模型（MoE，Mixture of Experts）绝对是榜上提名的那一个。
「三个点电荷 + Q、-2Q 和 + 3Q 等距放置，哪个向量最能描述作用在 + Q 电荷上的净电力方向？」
在端侧设备上处理长文本常常面临计算和内存瓶颈。
2025 年 5 月，美国加州大学河滨分校 (UC Riverside) 与宾夕法尼亚州立大学 (Penn State University) 联合团队在机器人领域顶级会议 ICRA 2025 上发布最新研究成果 LaMMA-P。
就在刚刚，智源研究员联合多所高校开放三款向量模型，以大优势登顶多项测试基准。其中，BGE-Code-v1直接击穿代码检索天花板，百万行级代码库再也不用怕了！
太震撼了，有开发者代码实证后发现，谷歌AlphaEvolve的矩阵乘法突破，被证明为真！Claude辅助下，他成功证明，它果然仅用了48次乘法，就正确完成了4×4矩阵的乘法运算。接下来，可以坐等AlphaEvolve更「奇点」的发现了。
微软最近与Salesforce Research联合发布了一篇名为《Lost in Conversation》的研究，说当前最先进的LLM在多轮对话中表现会大幅下降，平均降幅高达39%。这一现象被称为对话中的"迷失"。文章分析了各大模型（包括Claude 3.7-Sonnet、Deepseek-R1等）在多轮对话中的表现差异，还解析了模型"迷失"的根本原因及有效缓解策略。
理想中的多模态大模型应该是什么样？十所顶尖高校联合发布General-Level评估框架和General-Bench基准数据集，用五级分类制明确了多模态通才模型的能力标准。当前多模态大语言模型在任务支持、模态覆盖等方面存在不足，且多数通用模型未能超越专家模型，真正的通用人工智能需要实现模态间的协同效应。