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大模型是不是到顶了?瓶颈到底在哪

文章探讨大模型是否到顶,指出‘到顶’争论分三个问题,靠堆大模型提升能力之路变平,受数据和成本约束。但大模型还有后训练和推理时计算两个发展方向,未来进步或来自更会用算力。

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GPT-5.5全球首破!0源码盲写程序,编程AI进入新纪元

全网AI交白卷的ProgramBench编程基准,被GPT-5.5首破。它能0源码盲写程序,同一题用C和Python两种解法通过测试。相比之下,Opus 4.7表现不佳。这揭示推理算力成编程AI核心变量。

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痛点突破:YOLOv26引入AAttn区域注意力机制,精度提升1.3个百分点

文章介绍YOLOv26引入AAttn区域注意力机制,解决传统机制在复杂场景下的不足。它通过划分特征图区域学习权重,提升检测精度,且实现简单。经实验验证,精度提升显著,还给出实现细节与优化建议。

机器学习AI算法工程
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DeepSeek-V3.2正式版发布,将开源模型的能力推向极致

DeepSeek-V3.2正式版开源,包含标准版和Special版。它采用稀疏注意力机制,降低计算复杂度。后训练阶段有多项算法改进,支撑高难度推理。还融合思考与工具使用,合成训练数据,在智能体评测表现优异。

AIGC开放社区
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ACL 2025 | GALLa:给代码大模型装上“透视眼”,看懂程序的“骨架”!

蚂蚁集团与上海交大合作的 GALLa 研究被 ACL 2025 主会录用。它利用图神经网络将代码图结构信息注入大模型,在 7 个模型和 5 个任务上提升性能,推理与普通 LLM 一致,不增成本。

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dLLM的「Free Lunch」!浙大&蚂蚁利用中间结果显著提升扩散语言模型

近年来,扩散大语言模型(dLLM)成为文本生成新势力,生成效率高。但现有解码策略忽视中间迭代信息,研究团队观察到「先对后错」现象,提出 TCV 和 TCR 方法,显著提升模型在推理任务表现。

机器之心
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The Batch: 865 | 机器人外科医生的切割与夹闭

约翰·霍普金斯大学等团队开发Hierarchical Surgical Robot Transformer(SRT - H),结合两个transformer模型,通过模仿学习训练,用达芬奇机器人完成胆囊切除关键步骤。虽在体外组织测试表现好,但应对人体手术仍有挑战。

DeeplearningAI
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北大发布学术搜索评测ScholarSearch:难倒一众DeepResearch的“开卷考试”

北京大学DS - Lab发布ScholarSearch,这是评估大语言模型学术检索能力的数据集,含223道高难度题目。评估显示现有模型表现欠佳,纯推理模型准确率低,有搜索功能的模型虽有提升但仍不足。

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刚刚,GPT-5.4 发布,百万上下文、最强全能模型

OpenAI发布GPT - 5.4,集推理、编程等能力于一体,支持百万级上下文窗口。有三个版本,功能全面升级,如支持中途打断、电脑操作、视觉能力提升等,还更省token、少幻觉,安全机制完善,价格有调整。

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提示工程实战指南:从Zero-Shot到Graph Prompting,7大核心技术全解析

随着大型语言模型发展,提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式,分析适用场景、优缺点,还给出示例,最后总结各技术适用场景及最佳实践。

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