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推翻「预测下一个token」范式!微信AI新研究:把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM,把token打包成连续向量,让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤,在平衡性能和计算成本时性价比更高。
双榜SOTA!微软ACL2026新作重新定义AI长记忆
大语言模型落地中,AI长期记忆能力成瓶颈,传统RAG方案有局限。微软研究团队提出AI记忆框架Mnemis,受认识论与认知科学启发,在两大权威长期记忆基准达SOTA性能,工作被ACL2026主会议接收。
微软机房大量英伟达GPU开始吃灰……
微软CEO纳德拉承认,因缺电、缺机房空间,大量英伟达AI芯片闲置。这不仅是微软烦恼,也是大模型巨头共同问题。奥特曼称行业挑战在能源与基础设施匹配,算力企业也在调整策略。
上下文工程的崛起:提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统,技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具,其重要性日益凸显,且与提示词工程有明显区别。
Ilya刚预言完,世界首个原生多模态架构NEO就来了:视觉和语言彻底被焊死
当Ilya断言大模型未来在于架构创新时,中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式,从根上融合视觉与语言,以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。
Agent 框架协议“三部曲”:MCP、A2A、AG-UI
文章介绍Agent框架的三个主流协议。MCP解决AI Agent和外部工具交互问题,获三大巨头支持;A2A促进独立Agent间通信,但MAS系统不成熟致其未普及;AG-UI解决AI Agent与前端应用交互标准化问题。
没想到,最Open的开源新模型,来自小红书
向来低调的小红书昨日开源首个自研大模型 dots.llm1,它是中等规模的 MoE 模型,在较小激活量下性能良好。其开源力度堪称行业最大,还介绍了数据处理、训练优化等多方面技术细节。
Learn to Reason _ The way of Baichuan-M1-ClinicReasoning
前百川智能研究小组负责人阎栋分享大语言模型临床推理。回顾推理技术发展,以Deepseek为例;介绍百川在医疗推理实践,模型达三甲主治水平;还谈及大模型训练困境及与人类智能差异。
Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立,大模型改变特征工程等,还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。
Anthropic开源认知对齐MSM
大模型对齐、安全问题是行业大事,Anthropic开源的MSM对齐方法,能将Qwen3 - 32B的agent错位率大幅降低。它先给模型讲规则逻辑再微调,控制精度高,还研究了最佳实践,将改变大模型对齐流程。