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刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
10% KV Cache实现无损数学推理！这个开源方法解决推理大模型「记忆过载」难题
推理大模型推理时易现冗余问题，R-KV开源方法登场，显存降90%、吞吐提6.6倍、准确率达100%。它通过实时对token排序解决冗余，还经多步骤压缩KV缓存，性能测试表现出色，适用多场景。
55.9K star！微软硬核开源文档转换神器，LLM最佳拍档！
介绍微软开源的轻量级Python文档转换工具MarkItDown，它支持20+格式智能转换为结构化Markdown，专为LLM文本分析场景优化，解决开发者处理多格式文档痛点，还阐述其功能、技术架构等内容。
CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频，教会模型如何估计相机位姿
Wayve的LA - Pose研究，不依赖百万级3D标注，从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’，再用少量3D标注微调，转化为相机位姿估计能力，在多基准上提升精度且泛化能力强。
Karpathy又双叒叕发新概念了，这次我替你找到了那个产品
Andrej Karpathy提出将LLM算力用于建知识库，引发关注但搭建有门槛。网易有道新出的有道宝库功能类似，能自动理解整理资料，有追问、多模态输出等功能，还打通翻译链路，目前免费内测。
Agent取代App、机器人“盲区”、RAG成本失控……2026 奇点智能技术大会首批议题发布
4月17 - 18日，CSDN与奇点智能研究院联合主办的「2026奇点智能技术大会」将在上海举行。大会首次剧透部分核心议题，覆盖AI全生命周期各层面，多位技术专家将分享实战经验与前沿探索。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
秋招超强助攻：零基础1小时上手GPT微调！全流程教程免费开源
新一年秋招季，岗位对AI能力要求提升。OpenAI发布新开源大模型GPT - OSS，博主Lorentz Yeung开源本地部署和微调训练GPT - OSS的教程，助零基础者上手，还介绍环境搭建、代码和训练前后效果对比。
如何将LLM的"思考习惯"迁移到视觉领域？
传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足，OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架，成果模型OVR在12个基准测试刷新记录，揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。
米哈游一夜烧掉200万元Token，大厂高管也开始质疑：Token烧不出价值，但养肥了谁？
Uber运营负责人质疑AI tokenmaxxing成本合理性，米哈游员工一晚烧200万Token。部分公司开始调整，如多邻国取消AI使用绩效评估，Shopify阻止失控消耗。Tokenmaxxing让模型厂商、编程工具和算力相关方受益，盲目跟风企业或成输家。