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大模型能力，小模型成本！Google等 | 提出递归混合框架：MoR， 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架（MoR），融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略，在不同路由机制各有优劣。实验显示，MoR在性能、计算和内存效率上表现出色，有望实现“大模型能力，小模型成本”。
AIAAJ | 西工大张巧、张伟伟等：多专家特征融合网络架构预测跨声速抖振气动噪声
为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题，本研究提出多专家特征融合网络架构，以跨声速抖振气动噪声为算例评估，可降低MLP算法MSE，泛化性更好。
可灵2.5 Turbo太凶残：30%成本暴降+效果飞跃，生成体操动作可去参赛
快手推出可灵2.5 Turbo视频生成模型，在力量感、滞空感和物理感知上进步明显。官方称其在文本响应、动态效果等维度效果提升，高品质模式成本降30%。不过，它在物理认知方面仍有欠缺。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
打通AI4S数据入口：MinerU.Chem让化学文献中的“图片”，从“人类可读”走向“AI可用”
上海人工智能实验室 OpenDataLab 团队发布 MinerU.Chem 技术报告及成果，升级化学文献智能解析能力。它能将化学文献图片转化为 AI 可用数据，解决化学知识机器难用问题，在评测中领先，还将助力 AI4S 发展。
MiniMax M2.5：230B参数仅激活10B，开源模型首次逼近Claude Sonnet，成本仅十分之一
MiniMax推出新一代开源模型M2.5，官方称其为‘为现实世界生产力设计的开源前沿模型’。性能逼近Claude Opus 4.6，采用混合专家架构，成本低。已在内部大规模部署，定位为‘AI员工’。
完美解决Clawdbot巨额消耗，教你用国产模型实现7*24不停机使用，成本降低10倍。
文章介绍Clawdbot玩法爆火，因名称被指控侵权改名moltbot。重点给出实操干货，解决连接和成本问题，推荐用MiniMax M2.1模型搭配，还介绍接入飞书方法及该模型5大优势。
幻觉率降 27%、成本忽略不计：GPT-5.3 与 Gemini 新品对今年AI走向释放什么信号？
3月3日，OpenAI和Google几乎同时发布新模型，OpenAI推出GPT - 5.3 Instant，主打日常对话顺畅；Google发布Gemini 3.1 Flash - Lite，强调规模化智能。二者不追高端能力，分别从成本和体验着手，反映AI竞争重心转移。
仅需一行代码AI智商飙升成本反降！Claude推出军师模式：最强模型opus只做幕后大脑
Anthropic在Claude平台实装军师策略，让Opus模型后台当军师，轻量级模型当执行者。仅改一行代码就能实现，成本低且能提升智商，已开启Beta测试，还给出使用步骤。
超越GPT-4o！华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%，刷新12项基准测试
加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner，让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%，在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。