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GPU时代落幕？硅谷巨头集体「叛逃」，英伟达1500亿疯狂自救
去GPU化浪潮来袭，AI竞争焦点从算力规模转向能效比与延迟。谷歌TPU性能提升且成本低，走向商用受青睐。英伟达天价收购Groq，多元架构正终结GPU单极时代，国产芯片需底层创新。
Gemini准确率从21%飙到97%！谷歌只用了这一招：复制粘贴
Google Research研究发现，将输入问题复制粘贴一遍，能让大模型在非推理任务上准确率惊人提升，如Gemini 2.0 Flash - Lite从21.33%升至97.33%，且几乎不影响生成速度，但不适用于推理场景。
美团龙猫LongCat技术升级！新注意力机制解码速度快10倍，还能处理1M超长文本
美团龙猫LongCat系列发布全新稀疏注意力机制LoZA，重点解决长文本任务难题。它在MLA机制基础改造，计算复杂度降至线性，处理128K上下文解码快10倍，性能不缩水，后续还计划支持动态稀疏比例。
Deepseek是被降智了吗？
作者认为Deepseek被降智，存在诸多问题，如不懂用户意图、长文理解差、措辞怪异、提示词调教难、无脑捧杀、幻觉率高、深度思考弱等，还对比了与GPT在人际交往话题回复上的差异。
别再迷信大模型！吴恩达亲授AI秘籍：小模型+边缘计算=财富密码
吴恩达指出，AI创业真机遇不在大模型，而在智能体。智能体市场潜力大，创业者可发挥其专业化优势。还建议忽略AGI，用AI解决日常问题，关注小模型边缘计算、军民两用场景，构建可信AI应用。
Google 最新的 Gemini 2.5 Flash-Lite 原型能动态生成软件界面
Google最新的Gemini 2.5 Flash - Lite原型能动态生成软件界面。它打破传统预设框架，通过‘UI宪法’等设计保证风格与适应性，响应速度快，还解决了生成界面可能带来的混乱问题，或重塑人机关系。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本，难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生，它是图文混排文档搜索基准集，含多语言、多领域数据，可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
5Y View｜如何打造真正有用的AI产品？生成式AI改变的创业规则
本文围绕如何打造真正有用的AI产品展开，以Granola为例，阐述生成式AI领域创业需新打法，如不浪费时间解决即将消失的问题、利用边际成本创造机会、重视上下文及聚焦特定场景等。
一个LoRA实现GPT-4o级图像编辑！浙大哈佛新模型冲上Hugging Face榜二
随着Gemini、GPT - 4o等把基于文本的图像编辑推向高峰，提高性能常需大量数据和大参数量模型。而浙大哈佛团队提出ICEdit，用少量数据和参数实现高质量图像编辑，媲美甚至超越商业大模型。
mem9：让微信里的龙虾不再失忆
文章介绍了 mem9 这一给 AI Agent 用的持久化记忆基础设施。它由 TiDB 团队打造，能解决 AI 失忆问题，实现记忆云端存储、无缝迁移，有两段式提取、混合搜索等功能，还能筛出重要记忆。