就在刚刚，Liquid AI 又一次在 LFM 模型上放大招。他们正式发布并开源了 LFM2.5-1.2B-Thinking，一款可完全在端侧运行的推理模型。Liquid AI 声称，该模型专门为简洁推理而训练；在生成最终答案前，会先生成内部思考轨迹；在端侧级别的低延迟条件下，实现系统化的问题求解；在工具使用、数学推理和指令遵循方面表现尤为出色。
竟然只需要一次Ctrl+V？这可能是深度学习领域为数不多的“免费午餐”。
随着AI浪潮的袭来，笔者本人以及团队都及时的调整了业务方向，转型为一名AI开发者和AI产品开发团队，常常需要微调大模型注入业务场景依赖的私域知识，然后再把大模型部署上线进行推理，以支撑业务智能体或智能问答产品的逻辑流程。
Agent很好，但要做好工具调用能才能跑得通。
近日，中国科学技术大学（USTC）联合新疆师范大学、中关村人工智能研究院、香港理工大学，在数据驱动的多功能双连通多尺度结构逆向设计领域取得重要突破。
现有AI记忆评测存在局限，如数据源单一、忽视变化本质、注入成本高等。CloneMem通过层次化生成框架构建合成人生，设计贴近真实场景的评测任务，涵盖多种问题类型。
随着大模型在单点推理上日益逼近 PhD 水平，Agent 领域迎来了新的分水岭：短程任务表现惊艳，长程任务却显乏力。为精准评估大模型的多模态理解与复杂问题解决能力，红杉中国在两周内连续发布两篇论文，旨在通过构建更科学的评估基准，预判技术演进的未来方向。
由三位前 OpenAI 研究人员创立的初创公司 Applied Compute 正就以 13 亿美元估值筹集新资金进行谈判，包括该项投资在内。据透露，该公司致力于帮助企业使用自有数据定制模型。若融资成功，其估值将较不到三个月前公布的上一轮融资（ 估值约 5 亿美元 ）增长逾一倍。
中国团队首次在全球顶尖期刊发表“大模型+医疗”领域的相关标准研究！ 作为Nature体系中专注于数字医疗的旗舰期刊，《npj Digital Medicine》（JCR影响因子15.1，中科院医学大类1区Top期刊）此次收录的CSEDB研究，首次提出了一套用于评估医疗大模型真实临床能力的系统性框架。
大模型卷到第三年，谁在偷偷赚钱？刚刚，一家中国团队，不声不响地拿到了全球第一。它不拼参数、不造模型，却用2.5年跑赢Midjourney，为什么？答案就在它的产品里。
