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SGLang支持GPT-OSS：从Day 0支持到性能增强
SGLang宣布重大更新，聚焦openai/gpt - oss - 120b模型深度性能优化与新功能。预填充和解码阶段吞吐量显著提升，支持多GPU，有推测解码等功能，还支持智能体应用程序，且不损害模型推理能力。
1000+页PDF解析速度暴涨3倍，MinerU模式不香了
百度PaddleOCR推出HPD - Parsing小模型，文档解析速度大幅提升，是上一代最快模型的1.62倍、自身原解码方式的3.06倍。它采用层级并行解码架构，有两层并行设计，效果出色且兼容性好，还分享了优质训练方法和优化思路。
LLM近期重大架构进化一览：从Gemma 4到DeepSeek V4
近期大模型长上下文需求增长，成本问题凸显。Google Gemma 4、Poolside Laguna XS.2、Zyphra ZAYA1 - 8B、DeepSeek V4 等模型各有架构优化，如 Gemma 4 跨层 KV 共享和 PLE，以降低长上下文推理成本。
一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
文章区分了提示词、提示词工程和上下文工程的概念。提示词是给AI模型的输入文本；提示词工程是设计、测试、优化提示词的过程；上下文工程是为大模型构建动态上下文的学科，在AI Agent背景下诞生。
最强开源Agent！Kimi K2接入Claude Code，爽翻～【喂饭级教程+实测】
上周五Kimi开源最新旗舰模型K2，它是1000B参数MoE大模型，专为Agent场景优化，API已上线且兼容多API。文章给出Kimi - K2接入Claude Code的喂饭级教程及实测，实测显示组合表现有亮点也有不足。
杨植麟回复：Kimi K2训练用的H800！但“只花了460万美元”嘛…
月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本，透露用英伟达H800，GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮，还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新，团队还公开答疑。
模型大一统？1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」！
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。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证，虽成因待探索，但意义深远。
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。
一家营收千亿美元的公司，如何回应 AI 落地的策略问题
2025年9月19日，Qwen3和DeepSeek v3.1上线Amazon Bedrock。该产品秉持“Choice Matters”理念，为不同业务选适配基础模型，上架超二百余款模型。亚马逊云科技副总裁总结选模型要点，其策略影响AI落地进程。
真实评估！北理发布全球首个「全场景教育」基准，支持4000+情境
北京理工大学高扬老师团队推出EduBench，是全球首个「全场景教育」基准，涵盖9大教育场景、12个评估维度、超4000个情境。团队将数据、模型等全面开源，评估发现大模型在特殊教育场景有不足，还提出多源知识蒸馏等方法。