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加州理工用AI攻克量子化学60年难题,1块显卡做完7800块的活!

加州理工学院Anima Anandkumar团队8月24日发文,用AI模型将量子化学计算复杂度从立方级压到近线性级。单块GPU就能完成含82500个电子的金属缺陷模拟,而2019年同类计算用了约7800块GPU。

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北大联手通义实验室发布ZeroSearch:成本暴降88%,无需搜索即可激活大语言模型的检索能力!

北大通义实验室发布ZeroSearch框架,可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略,成本降88%,多项实验显示其性能超越基线真实搜索方法。

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ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens,大模型依然能深度思考

近年来,CoT 推理成为提升大模型复杂问题求解能力的重要路径,但带来效率问题。浙江大学等团队提出 Heima 框架,将冗长 CoT 压缩为少量 thinking tokens,在减少 token 数的同时保留推理能力,已被 ICML 2026 接收。

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2025值得一看的31件AIGC作品

2025年AIGC成连接历史未来的‘文化转译器’。文章盘点MANA网站31件优秀AIGC作品,涵盖各领域结合形式,呈现历史对话、激活即时艺术等4大创作趋势,展现AIGC多元玩法。

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重磅发现!大模型的「aha moment」不是装腔作势,内部信息量暴增数倍!

中国人民大学等联合团队研究发现,大模型推理有“信息脉冲”,特定步骤互信息值飙升形成“互信息峰值”,对应“思考词汇”。基于此提出无需额外训练提升推理性能的方法,代码已开源。

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DeepSeek-R1全升级V2版:Token成本低至原来30%

DeepSeek - R1 V2版全维度升级,训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’,推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’,还提升了安全可控性,适配生态,推出轻量级模型。

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GAIR 2025 「数据&一脑多形」分论坛,激辩 AI 演进路径

在 12 月 13 日 GAIR 大会“数据&一脑多形”分论坛上,探讨了数据价值重构“一脑多形”架构革命。多位嘉宾围绕具身智能数据、“一脑多形”技术展开分享讨论,为人工智能发展提供新思路。

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压缩即是全部 —— 菲尔兹奖得主给数学和 AI 的一封信

2026年3月,菲尔兹奖得主Michael Freedman发表论文《Compression is all you need》,用代数模型回答人类构建数学、人类形式数学区别、人类数学家AI协作三个问题,答案是“压缩”。文章还探讨了压缩在多领域的体现及对AI的意义。

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「AI重大飞跃」OpenAI官宣:内部实验模型在IMO 2025中取得金牌,GPT-5即将发布

OpenAI研究员Alexander Wei宣布团队开发的内部推理模型在IMO 2025中获相当于人类金牌成绩,还透露GPT - 5即将发布。模型按人类规则评估,解决5个问题,代表AI通用推理能力飞跃,成果不局限于数学推理

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AI Agent 十问十答,降低认知摩擦

文章以问答形式梳理技术术语价值信息,介绍AI Agent定义、传统软件区别、演进原因等,还阐述组件、原理、提升输出效果方法,探讨WorkflowLLM关系及单/多智能体系统相关内容。

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