DeepSeek MoE“变体”来了，200美元以内，内存需求减少17.6-42%！ 名叫CoE（Chain-of-Experts），被认为是一种“免费午餐”优化方法，突破了MoE并行独立处理token、整体参数数量较大需要大量内存资源的局限。
基于内置思维链的思考方法为解决多轮会话中存在的问题提供了研究方向。按照思考方法收集训练数据集，通过有监督学习微调大语言模型；训练一个一致性奖励模型，并将该模型用作奖励函数，以使用强化学习来微调大语言模型。结果大语言模型的推理能力和计划能力，以及执行计划的能力得到了增强。
随着R1等先进推理模型展现出接近人类的推理能力，多代理系统（Multi-Agent Systems，MAS）的发展也出现了前所未有的机遇。然而，随着我们尝试构建越来越复杂的多代理系统，一个核心问题日益凸显：如何在保持系统灵活性的同时，降低开发和维护的复杂度？
上周DeepSeek连续5天开源硬核技术，阿里开源万相2.1，Qwen的推理模型推出预览版，但是肯定马上也要开源。而今天，智谱这个曾经的开源之光，在昨天官宣拿了杭州10亿融资之后，在官宣文章里如此写道：
要知道，过去几年，各种通用评测逐渐同质化，越来越难以评估模型真实能力。GPQA、MMLU-pro、MMLU等流行基准，各家模型出街时人手一份，但局限性也开始暴露，比如覆盖范围狭窄（通常不足 50 个学科），不含长尾知识；缺乏足够挑战性和区分度，比如 GPT-4o 在 MMLU-Pro 上准确率飙到 92.3%。
在 DeepSeek 生成的文本中，有 74.2% 的文本在风格上与 OpenAI 模型具有惊人的相似性？这是一项新研究得出的结论。这项研究来自 Copyleaks—— 一个专注于检测文本中的抄袭和 AI 生成内容的平台。
基础模型竞争又紧张刺激起来了！GPT-4.5刚登顶竞技场且全任务分类第一名，6小时后总榜就被马斯克的新版Grok-3反超。两者都是获得3000+票数，总分1412：1411只差一分。
2025年2月27日，由前扩散模型领域顶尖研究者创立的Inception Labs正式发布了全球首个商业级扩散大语言模型（dLLM）——“Mercury”。这一里程碑式产品不仅在生成速度、硬件效率和成本控制上实现突破，更标志着自然语言处理技术从自回归（Autoregressive）范式向扩散（Diffusion）范式的重大跃迁。
全球生态学家正面临一场「数据海啸」——红外相机陷阱每天产生数百万张野生动物照片，但人工分类需耗时数周。
大模型时代，万物皆可AI，通信也不例外。
