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Qwen突破：用「并行计算」代替「堆参数」，新方法内存降22倍、延迟降6倍
LLM进化依赖「堆参数」，存在训练成本高、推理慢等问题。论文提出ParScale，用「并行计算」代替「堆参数」，让模型「分头思考」，推理效率提升22倍，旧模型也能改造，落地价值大。
Learning from peers！让LRM互相「传纸条」的新协作方式大幅提高准确率和效率
当前主流大模型如QwQ - 32B存在“前缀主导陷阱”，推理开头出错会使准确率暴跌。研究者受“同伴互助”启发提出LeaP框架，设计三种路由策略，实验显示小模型能借此超越大模型，开创了多种可能性。
DeepSeek涨价，OpenAI降价，Agent改写了大模型价格战
近期，DeepSeek上调API价格，V4 Pro等型号涨幅明显；而OpenAI的GPT - 5.6 Luna API价格降80%，Terra降20%。这背后是大模型价格竞争方向转变，受竞争、广告、效率及Agent使用方式等因素影响。
上交大54页综述讲透Agent认知外部化的演进之路
上海交大联合多机构提交综述论文，首次以「外部化」为统一视角，梳理了LLM Agent的记忆、技能、协议与Harness工程四大支柱。指出Agent实际进展取决于外部认知基础设施，而非模型能力提升。
从0开始，在国内用上Claude Code的终极保姆教程来了。
作者应朋友要求，推出Claude Code小白教程。介绍其为优质Agent框架，适配多种模型，国内使用不封号。详细讲解Mac和Windows系统下的安装、接模型、启动步骤，还提及CLAUDE.md文件设置。
R1一周年，DeepSeek Model 1悄然现身
2025年1月20日，DeepSeek发布DeepSeek - R1开启新开源LLM时代，其在Hugging Face获赞最多。一年后，DeepSeek新模型Model1在GitHub现身，经Gemini分析或为DeepSeek - V4，还给出相关技术细节。
注意力机制大变革？Bengio团队找到了一种超越Transformer的硬件对齐方案
Transformer虽改变世界但不完美，线性递归等新方法理论有优势，实际在GPU表现不佳。Bengio团队提出硬件对齐算法框架，用滑动窗口循环和B2P算法，实验显示有速度与质量双重突破。
别再用单选评测骗自己了！Amazon新论文揭示了大模型在多选题中的3种系统性偏差
Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。
最火、最全的Agent记忆综述，NUS、人大、复旦、北大等联合出品
多所顶级学术机构联合发布百页综述《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》，为‘Agent Memory’梳理技术路径。提出三角框架，辨析与其他概念差异，还探讨记忆形式、功能、运转机制，展望未来发展方向。
我如何用低代码平台复刻NotebookLM体验：从文档到可控PPT生成，全流程实战。
本文作者用低代码平台BISHENG复刻NotebookLM的PPT生成功能。介绍了技术栈，详述工作流搭建，包括文档上传、问答、PPT生成等，还提及HITL机制提升成功率，最后总结了低代码平台的优势与不足。