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成本不到8千美元!新浪微博1.5B小模型超越近万亿参数模型

新浪微博开源的VibeThinker - 1.5B模型,仅15亿参数、训练成本不足8000美元,却在顶级数学竞赛基准击败近万亿参数模型。它采用频谱到信号原则,分两阶段训练,性能出色,成本低且数据无污染。

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现在,最会赚钱的AI是Qwen3!全球六大模型厮杀,Top 2来自中国

大模型「炒股」大赛中,阿里Qwen3 Max逆袭DeepSeek夺冠,成「最会赚钱」模型,GPT - 5成「最会赔钱」AI。比赛由Nof1实验室打造,Qwen3 Max成绩体现国产大模型实力。

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微软又上大分!刚刚开源一款 0.5B 轻量级实时 TTS 模型,还能边想边说!

2025 年大家致力于解决 AI「嘴巴」问题,追求实时流式对话。微软刚开源轻量级 TTS 模型 VibeVoice-Realtime - 0.5B,参数虽小但能边输入边朗读,有诸多特点和广泛应用场景。

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Karpathy氛围编程最新指南!三层AI编程结构:顺境Cursor,逆境Claude,绝境GPT-5 Pro

大神Karpathy发布全新Vibe Coding指南,总结出AI编程三层结构:Cursor负责自动补全与小修改,Claude Code/Codex实现大功能块,GPT - 5 Pro解决难题。该指南是对Vibe Coding概念的升级。

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算法论文8

无需训练,即插即用,2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention

高质量视频生成任务中,扩散模型成主流,但DiT模型注意力机制计算量大,成推理瓶颈。现有加速法效果不佳,为此美国东北大学等团队提出DraftAttention,可2倍加速推理且不损画质。

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Meta新模型逼平Fable 5,小扎:开源且便宜到你懒得算账

Meta推出新模型Muse Spark 1.3,在Artificial Analysis榜单中与Fable 5打平手。小扎称其在Coding和Agent工作有大幅提升,还便宜。网友实测它真能肝、真能省,Meta团队核心研究员也透露背后改动。

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字节跳动Seed1.5-VL复杂图表精准抽取,Deep Think是多模态未来的主流

文章介绍字节跳动的Seed1.5-VL模型,它能精准抽取复杂图表,处理模糊图片、推理几何题。其由视觉编码器和LLM组成,预训练语料丰富,后训练结合多种方法,推荐在huggingface体验。

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GPT-5.6仅用一天改写数学史,「双菲」五人团队8年纪录被破!

GPT-5.6一天打破陶哲轩五人团队8年大素数空隙纪录,提出「倾斜剩余类」构造法,当天通过Lean语言机器验证。此前数学家张益唐、陶哲轩等在素数分布问题上各有探索。

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不让“猪队友”拖后腿!哈深新作 AgentDropoutV2,专治多智能体“传话游戏”翻车现场

多智能体系统中,常有agent出错带偏整体。哈工大联合阿里提出AgentDropoutV2,测试时介入,设‘质检员’审核输出,结合失败案例构建‘避坑指南’,在多测试中显著提效,泛化性强。

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Meta为他豪掷2亿美元,上交校友庞若鸣,晒出在苹果的最新论文

苹果基础模型团队负责人庞若鸣即将加入Meta,Meta为其开出2亿美金天价。7月9日庞若鸣宣传在苹果参与的研究《AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure》,介绍了AXLearn系统优势、架构、实验评估等。

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