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本文介绍了一项突破性的AI推理技术创新——思维草图(SoT)框架。该框架从人类认知过程中获取灵感，通过一个200M大小的路由模型将LLM引导到概念链、分块符号化和专家词汇三种推理范式，巧妙地解决了大语言模型推理过程中的效率瓶颈。
在 ICLR 2025 中，来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab、北京大学以及香港大学的研究者提出的基于 Flow Matching 技术的全新 3D 生成框架 GaussianAnything，针对现有问题引入了一种交互式的点云结构化潜空间，实现了可扩展的、高质量的 3D 生成，并支持几何-纹理解耦生成与可控编辑能力。
LLM 在生成 long CoT 方面展现出惊人的能力，例如 o1 已能生成长度高达 100K tokens 的序列。然而，这也给 KV cache 的存储带来了严峻挑战。
微软研究院官宣开源多模态AI——Magma模型。首个能在所处环境中理解多模态输入并将其与实际情况相联系的基础模型。
字节对MoE模型训练成本再砍一刀，成本可节省40%！ 刚刚，豆包大模型团队在GitHub上开源了叫做COMET的MoE优化技术。
北京时间3月10日，据《华尔街日报》报道，富士康母公司鸿海已研发出中国台湾地区首个具备先进推理能力的大模型，性能上落后于DeepSeek的部分大模型。鸿海周一表示，已自主研发了具备推理能力的人工智能(AI)大语言模型FoxBrain，并在四周内完成训练。FoxBrain最初为公司内部使用而设计，具备数据分析、数学运算、推理以及代码生成的能力。
刚填完坑就又埋下“惊喜预告”？？
推理token减少80%-90%，准确率变化不大，某些任务还能增加。
最近， Meta首席AI科学家杨立昆接受海外播客This Is IT 的专访，探讨了深度学习的发展历程、机器学习的三种范式、莫拉维克悖论与AI发展的限制、训练AI模型的资源、AI基础设施投资等话题。
AGI明年降临？清华人大最新研究给狂热的AI世界泼了一盆冷水：人类距离真正的AGI，还有整整70年！若要实现「自主级智能，需要惊人的10²⁶参数，所需GPU总价竟是苹果市值的4×10⁷倍！