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GPT-5「降智」真相曝光：不是变笨，而是五个超级开关没激活
新智元报道，OpenAI最新提示工程指南揭秘调教GPT - 5的方法。通过调整自主探索倾向、推理深度等五个开关，可让GPT - 5从偶尔靠谱变全能，还介绍了元提示小技巧解锁其潜力。
深度讨论 Online Learning ：99 条思考读懂 LLM 下一个核心范式｜Best Ideas
文章围绕Online Learning展开深度讨论，指出其或为LLM下一个核心范式。探讨了它是通往更高层次智能的关键路径，分析概念定义、非共识，还阐述做好它的方法，以及架构、算力和评估范式等问题。
【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践，介绍语言模型发展，对比BERT、GPT等训练方式，分析生成式大模型问题，还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容，并给出不同场景技术选型建议。
LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。
RAG性能优化：基于RAGFlow自定义解析工具实现文本结构化（含源码教学）
文章围绕RAG性能优化展开，指出RAGFlow框架中DeepDoc解析算法不足，介绍开源与商业化解析工具优劣势及API调用和本地部署特点，推荐TextIn xParse，给出RAGFlow+TextIn知识库构建方法，还探讨了RAG优化方案。
用 1/1000 的参数打穿大模型：我为什么强烈推荐 PaddleOCR
PaddleOCR是百度开源的OCR工具，模型参数仅0.07B，却能在复杂场景媲美大模型精度。其新一代PP - OCRv5全面升级，在文本检测等方面表现出色，还稳定增长且在海外受关注。
里程碑！逻辑智能发布全球首个完全开源语音大模型框架LLaSO，语音AI迎来新纪元
逻辑智能发布全球首个完全开源语音大模型框架LLaSO，它像“全家桶”，提供高质量数据、统一评测基准和强大基础模型。语音大模型发展遇瓶颈，LLaSO框架及参考模型LLaSO - Base有望打破僵局。
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。
Jina Code Embeddings: 为高质量代码搜索而生的0.5B/1.5B向量模型
本文介绍了 Jina AI 开源的代码向量模型 `jina-code-embeddings`，含 0.5B 和 1.5B 规模，有 GGUF 量化版本。它性能顶尖，支持多任务与 15 种语言，还介绍了训练方案、使用方法等。
让具身智能体拥有「空间感」！清华、北航联合提出类脑空间认知框架，导航、推理、做早餐样样精通
清华、北航联合提出类脑空间认知框架 BSC-Nav，让具身智能体有「空间感」。它克服现有导航方法记忆难题，有三大记忆组件，实验中性能碾压，能应对复杂任务，真机实测也表现出色。