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华为+DeepSeek,推理性能创新高!技术报告也公布出来了
华为昇腾在部署超大规模MoE时推理性能创新高,全面超越英伟达Hopper架构。其采用‘以数学补物理’方式,还将全面开源。团队从多方面优化,在不同硬件上取得优异性能,本周还将举办技术披露周。
ICML 2025 Spotlight|华为诺亚提出端侧大模型新架构MoLE,内存搬运代价降低1000倍
华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题,推理时将专家输入改embedding token,用查找表替代矩阵运算,实验显示性能与MoE相当,大幅降推理延迟。
手握1000项专利的“药物狂人”,为何在AI制药时代选择逆行?
手握约1000项专利的再生元联合创始人乔治·扬科普洛斯,在AI制药成热点时选择逆行,坚持内部研发、人类遗传学和基础生物学。他批评跟风,强调深入理解疾病机制,认为AI可增效但不能决定方向。
AI给你的总是平庸答案?5.8万星插件证明:问题不在模型,在你
GitHub上5.8万星的`taste-skill`仓库,无模型代码,仅用文本规则让AI编程工具输出更有品味。揭示AI默认给平庸答案是概率采样结果,还给出反中位数三问及AI时代变贵的是判断力。
行为记忆+认知记忆,中科大MemWeaver重构LLM个性化记忆
论文MemWeaver被The Web Conference 2026接收,它聚焦用户从隐式到显式文本交互时个性化生成的升级问题。提出将用户历史升级为层次化记忆,构建行为与认知双记忆模块,主实验表现优,消融实验验证其结构设计关键。
jina-embeddings-v5-omni 发布!全模态向量小模型
Jina AI发布`jina-embeddings-v5-omni`,将`v5-text`能力拓展到多模态。`v5-omni-small`参数量小却追平LCO - 7B,在多模态评测中表现优异,但视频是短板。其采用‘冻结 + 投影’架构,训练快、省显存。
喂给AI的Skill正让它变笨!清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现,给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌,而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因,经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。
伦理防线不可靠!分布偏移诱导,大模型进入暗黑模式
香港理工大学与西北工业大学联合研究指出,当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规,预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移,模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效,凸显现有范式缺陷。
大规模替换数据库序列,保障百余个服务平稳运行
Coupang从关系型数据库迁移到NoSQL时,为解决序列替换问题,自研了专用解决方案。该方案采用双层缓存与滑动窗口预填充机制,以DynamoDB为数据源,让百余个服务无需重写代码完成迁移,性能和成本表现佳。
马斯克说漏嘴了!Claude Opus参数5T,Sonnet 1T
马斯克发帖透露xAI的Colossus 2超算训练模型情况,还回应网友时“手滑”泄露Claude的Sonnet 1T、Opus 5T参数。此外,文章梳理网友对Claude各版本参数的推测,也提到Anthropic未发布模型Claude Mythos。