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他，37岁华裔，靠AI成为福布斯400最年轻亿万富翁，身价180亿美金！
37岁华裔Edwin Chen成《福布斯400》最年轻亿万富翁，身价180亿美元。他拒绝VC融资，用积蓄打造估值300亿美元的AI数据标注公司Surge，希望让AI学会「人类的复杂性」，还担忧AI模型被错误优化。
调整训练数据出场顺序，大模型就能变聪明！无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT，通过引入数据排序策略，充分挖掘训练数据潜力，优化训练数据的组织方式，在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能，且不用增加数据量或扩大模型规模。
Cache Me If You Can：陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存，解放LLM内存？
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长，此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标，改进方法并推出 PruLong 优化内存，节省空间且保性能。
能识图、看视频，也能理解软件界面：蚂蚁百灵开源Ling-3.0-flash-VL
本文介绍蚂蚁百灵开源的多模态大模型Ling-3.0-flash-VL，该模型采用稀疏混合专家架构，支持图片、视频、软件界面理解，可将视觉信息用于推理与任务执行，开放权重采用MIT许可证供开发者部署测试。
Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。
Claude悄悄更新了Skills生成器，这绝对是一次史诗级升级。
Anthropic的Claude悄悄更新了Skills生成器Skill - creator，此次是史诗级升级，新增评估系统、基准测试、多代理并行测试、描述调优等4个全新能力，还演示了其使用方法和效果，建议更新并优化评估所有Skills。
个人电脑也能进行智能体RL训练？尤佳轩团队开源OpenTinker
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校尤佳轩团队开源OpenTinker，这是全新‘强化学习即服务’系统。它通过解耦架构和友好API，让开发者在不同算力设备启动智能体训练，解决传统RL框架难题，指明下一代智能体基建方向。
1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」，柏拉图又赢一回？
约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间，表明架构比数据影响大。此发现能解释诸多现象，还有多种应用可能，但也有局限性。
腾讯与中科院联合提出R-4B，一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。