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手机也能跑，腾讯混元一口气开源4款小模型
腾讯混元团队开源4款小模型，最大7B。可在低功耗场景运行，支持微调。是融合推理模型，有快、慢思考模式，在多领域表现出色，亮点是agent和长文能力，已落地多元业务场景。
AI失忆术！只需3个注意力头，就能让大模型忘记「狗会叫」
Meta和纽约大学团队发布论文《From Concepts to Components》，提出SAMD和SAMI方法。前者定位模型概念注意力模块，后者微调强度。能让模型‘失忆’，还可增强推理、控制安全，为AI研究开新方向。
LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍
新智元报道，NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」（DnD），它基于提示词生成模型参数，无需微调适应任务，效率最高提升12000倍，零样本泛化能力出色。
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
项目在GitHub上已获得约3600+star,探秘 ChatDoctor：LLaMA 微调后的 AI 医生，真能在线问诊？
现代医疗资源不均、问诊效率低，ChatDoctor应运而生。它基于LLaMA微调，有医学对话微调等亮点，技术优势多，适用于在线问诊等场景，与同类对比优势明显，开源助力医疗对话模型发展。
AI集体“听不懂”！MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板
MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试，结果显示，多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平，音乐任务中所有模型表现不佳，且有显式推理能力的模型表现更优。
以小博大！Nanbeige4-3B重磅开源：硬刚Qwen3，挑战小模型能力新高度
近年来大语言模型参数膨胀，成本升高，业界重注小语言模型。近日，Boss直聘南北阁大模型实验室发布仅30亿参数的Nanbeige4 - 3B，在多方面媲美甚至超越通义千问Qwen3系列模型，开源印证小模型潜力。
多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距
近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。
普林斯顿团队领衔发布最强开源数学定理证明模型：32B性能大幅超越前代SOTA DeepSeek 671B
近日，普林斯顿大学牵头多机构推出开源数学定理证明模型 Goedel-Prover-V2。其 32B 旗舰模型在多基准测试超 DeepSeek-Prover-V2-671B，8B 小模型特定基准性能与之持平。该模型有三项关键创新，团队已公开模型及数据集。
AI 的下一个战场：端侧模型崛起
大模型退烧，小模型接棒。腾讯、阿里等大厂纷纷官宣小模型成果，英伟达、OpenAI 等也有相关动作。端侧模型赛道广阔，但技术含量不低，面壁智能在端侧模型探索上成果丰硕，其 MiniCPM 系列不断迭代，还在多领域落地。