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Meta联手UCSD发布DeepConf：计算成本暴降85%，99.9%准确率！
Meta AI联合UCSD推出DeepConf技术，解决了AI高难度推理准确率与计算成本的难题。它让AI学会“察言观色”，筛选靠谱推理路径，在AIME 2025竞赛中与GPT - OSS - 120B模型取得99.9%准确率，还节省大量计算资源。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
深度讨论新一轮模型发布：当智能进入月更时代 | Best Ideas
近期全球模型迎来高密度发布期，Anthropic、OpenAI、腾讯、DeepSeek 等纷纷推出新模型。文章复盘了 Opus 4.7、GPT - 5.5、DeepSeek V4 等模型实测体验，探讨架构变化、能力边界与产业影响，还分析算力、token 价格等问题。
老外傻眼！明用英文提问，DeepSeek依然坚持中文思考
DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升，海外研究者用英文提问，它却用中文思考。评论有两种观点，相关论文显示中文省token但非最有效，大模型选思考语言并非只看效率。
多智能体自主规划模式性能提升：五大精准策略详解
本文基于多智能体React模式实践，剖析自主规划架构挑战，如工具调用延迟等。提出五大优化策略，像用流式XML替代FunctionCall、合理压缩上下文等，还介绍创意加速器AI绘画创作功能，为多智能体规划模式提供借鉴。
WRC 2026 深度复盘：具身智能的「卡脖子」难题，终于有解了
本文复盘WRC 2026，指出具身智能面临数据焦虑，数采方与模型方割裂，数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案，从模型需求反向定义数采硬件，形成数据闭环，还具备底层技术支撑。
罗福莉执掌小米大模型首秀！定调下一代模型，全新MiMo-V2开源还横扫Agent第一梯队
在2025小米人车家全生态合作伙伴大会上，罗福莉首秀解读全新大模型MiMo - V2 - Flash，该模型已开源，采用MoE架构和MTP技术，在多方面表现出色，罗福莉还阐述其设计逻辑与对下一代智能体的看法。
AI 原生应用全栈可观测实践：以 DeepSeek 对话机器人为例
本文以 DeepSeek 对话机器人为例，介绍 AI 原生应用架构可观测需求、挑战与方案实践。分析 AI 领域痛点，提出阿里云 AI 全栈可观测架构，剖析大模型应用可观测技术，分享实战案例，还给出未来规划。
腾讯3D生成模型上新！线稿可变“艺术级”3D模型，鹅厂内部设计师也在用
腾讯上新艺术级3D生成模型Hunyuan3D - PolyGen，支持生成复杂几何模型，鹅厂游戏工作室用后美术师建模效率提升超70%。该模型在拓扑功能实测表现佳，还介绍了其核心原理和技术。
国内外AI大厂重押，初创梭哈，谁能凭「记忆」成为下一个「DeepSeek」？
文章指出‘记忆’或成引爆新一轮AI浪潮的关键。当前，国内外AI大厂和初创企业纷纷入局，围绕‘记忆’研究是大模型新方向。‘记忆’是技术和应用的双重诉求，研究路线多样且各有优劣，未来竞争激烈，谁能突围尚未可知。