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在 Google Cloud Next 2025 大会上,谷歌云推出 Rapid Storage,为频繁访问数据和延迟敏感应用提供毫秒级数据访问,有低延迟、高吞吐量等特点,还与亚马逊 S3 Express 被比较,目前处于预览阶段。

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ModelScope团队开源Twinkle框架,采用Client - Server架构,支持20余种算法组件。开发者约150行代码就能编排复杂RL训练循环,底层调度等交给框架。它兼顾易用性与灵活性,有多种特点和优势,代码已开源。

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谷歌发布开源的 Gemini CLI 扩展框架,引入‘剧本’概念,可让 AI 与外部工具交互。框架增强了 Gemini CLI 功能,支持多组件。谷歌构建开放生态,还为开发者提供模板和指南,其在 AI 驱动 CLI 领域有独特优势。

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当前大模型推理路径存在冗余问题,本文提出测试时提示干预框架PI(π),通过《When/How/Which》三模块协同,将人类专家经验融入推理过程,在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。

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技术作家发现GPT - 4o、Claude等模型猜数偏好42、73,Andrej Karpathy测试中模型多选27。网友猜测原因,如数据集、人类偏见等,也有论文分析此现象,多与数据分布有关。

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DeepMind爆火论文:向量嵌入模型存在数学上限,Scaling laws放缓实锤?

DeepMind一篇关于向量嵌入局限性的论文在AlphaXiv爆火。其证明向量嵌入有数学上限,Scaling laws或放缓。研究构建LIMIT数据集,测试发现即便是先进嵌入模型也难解决简单任务,揭示了RAG系统约束,让人反思Scaling Laws边界。

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