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生成式推荐!推荐系统新范式还是新噱头?

文章围绕生成式推荐展开,介绍其概念,探讨效果和成本问题。以Meta的GR和快手的OneRec为例,分析收益与开销,指出不同团队应用情况,认为它或带来架构革新,也提醒勿盲目跟风。

王喆的机器学习笔记
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从DeepSeek-V3到Kimi K2:八种现代 LLM 架构大比较

文章对比了DeepSeek-V3、Kimi K2等八种现代LLM架构。介绍各模型独特技术,如DeepSeek V3的多头潜在注意力和混合专家技术,OLMo 2的后归一化策略,Gemma 3的滑动窗口注意力等,探讨架构改进与突破。

PaperAgent
算法论文8

ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力

当前多模态大语言模型(MLLMs)在图文深度融合推理能力上面临挑战,现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生,它从四大领域精选题目,采用双重过滤机制和细粒度标注体系,评测发现MLLMs存在多模态推理危机。

深度学习自然语言处理
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突发,Claude刷新物理学世界纪录!单挑基于杨振宁理论9圈难题

本文报道Anthropic的Claude攻克理论物理前沿难题,成功算出平面N=4超杨-米尔斯理论六粒子振幅的九圈结果,打破人类此前保持的八圈纪录,计算成本仅几千美元,展示了大模型在科研领域的突破性能力。

新智元
算法论文8

答案正确,推理就可靠吗?V-Rubrics用35万条细粒度准则细化多模态强化学习奖励

本文介绍南洋理工大学等机构研究团队提出的V-Rubrics方法,解决多模态推理中结果正确但推理错误的奖励分配误区,通过35万条细粒度准则拆分奖励计算,有效提升模型性能,论文已被EMNLP 2026主会接收,代码与数据已开源。

机器之心
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百度百舸演讲:用 Agent 优化 SGLang,从改Kernel修改到端到端验证

本文是百度百舸与SGLang联合Meetup的分享整理,讲解如何让Agent完成从瓶颈定位、Kernel修改到端到端验证的全流程SGLang性能优化,覆盖多类模型场景,公布实测性能提升数据与百度百舸的通信优化效果。

GiantPandaLLM
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The Batch: 979 | LLM 清理智能体的“垃圾”

研究人员提出选择性管理智能体记忆之法,小红书Xubin Hao等构建Self - GC。它在送上下文给LLM前,让大语言模型决定内容取舍。测试显示其删历史少且保留必要细节能力强,不过未测其输出质量。

DeeplearningAI
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OpenAI公布首颗自研推理芯片成绩,下一代已进入制造阶段

8月25日,OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño性能测试结果,首次给出其在多款公开大模型上的具体数据。该芯片在低功耗下实现高推理吞吐量和低延迟,性能超英伟达芯片,B0版已进入制造阶段。

DeepTech深科技
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内存四年涨700%,长鑫LPDDR6送样能把价格打下来吗

近期“长鑫DDR6送审”刷屏,实则涉及技术进度、资本事件、供应链前置动作。文章分析长鑫进展含金量,认为国产DRAM首次和国际标准处同一窗口。此轮存储涨价因HBM抽走通用产能,长鑫或补通用市场空缺。

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爆删80%系统提示词!Anthropic核心成员揭秘Claude 5最新玩法:上下文工程全面大换血

Anthropic针对Claude Opus 5、Claude Fable 5等新模型,删超80%Claude Code系统提示词,编码测试成绩无明显下降。CC技术团队成员发文指上下文工程规则重写,还总结新旧规则对比,并给出内容撰写建议,还上线新命令。

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