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在大型语言模型（LLM）的无损推理加速中，推测解码（Speculative Decoding）已成为工业界标配。以 EAGLE-3 为代表的自回归草稿模型虽然预测准，但每多猜一个 token 就要多跑一步串行前向；而受扩散语言模型启发的 DFlash 将草稿生成彻底并行化 —— 一次骨干网络前向即可同时吐出整块候选 token，大幅压缩了起草耗时。
看起来像硬质塑料，按下去却十分柔软 —— 当视觉与触觉发生冲突，人类往往会依赖触感修正视觉误区；但现有的多模态模型却常常更相信视觉，从而误判物体的真实物理属性。
个人Agent集体往前迈了一步。
Anthropic发布Claude Fable 5.2和Claude Mythos 5.2，提升编程、推理与科研能力，1000个Fable 5.2智能体在30小时内完成费马大定理形式化。
哪怕明天全人类拔掉所有新数据中心的电源，也拦不住超级智能了！
姚顺雨亲自发表演讲，腾讯的AI for Science首度曝光！
过去两年，几乎每家企业都在用 RAG 解决大模型落地的问题。把文档切块，做 Embedding，算相似度，塞进 Prompt。简单、直接、听起来无懈可击。但真正把它搬进生产环境的人都知道：RAG 远不够好。
当品牌、潮玩和影视公司蜂拥求合作 AI动画正在打开新的IP想象
Anthropic 工程师刚刚提出 “95% 的工程师已经在跑自我改进循环。” RSI 热潮推到眼前，递归循环跑起来了，AI 究竟变强了多少？本文将公开 Theseus Lab 进化纪元的洞察和愿景，并开源 3 项相关工作。
Qwen 4还没正式发布，疑似内测结果先把网友看傻了！