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TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板，其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型，指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系，明确高质量长文数据条件，给出核心能力的数据配方与评估法，还整理数据集和基准，提出待解问题。
多模态文本智能白皮书发布！5大能力标准、11个行业案例全解析（附下载）
合合信息发布《文本价值觉醒，赋能智能决策——多模态大模型文本智能白皮书（2026）》，提出复杂文本智能五大核心能力标准，还通过11个真实行业标杆案例展示技术如何转化文档为决策力。
社区供稿 | 开源多模态大模型新突破，书生·万象3.5发布，通用能力、推理能力与部署效率全面升级
2025年8月26日上海AI实验室开源发布书生·万象InternVL3.5，通过创新技术实现推理、部署和通用能力全面升级。它有多种尺寸模型，多项性能领先，还加强了智能体核心能力，应用场景广泛。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU崛起取代之。二者架构不同，GPU并行处理强。人工智能、大数据等领域需其能力，软件支持助其普及，未来或融合创新，成计算领域主角。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。
MLLM集体翻车，缺乏婴儿级常识！业界首个核心认知基准发布，LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%，越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库，用Concept Hacking方法识破模型真假理解，指出模型存在核心知识缺失等问题。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域，GPU优势明显，软件支持也推动其普及。未来，GPU将在更多领域发挥作用，还会与CPU融合。
刘润没说透的：AI时代，你要迁徙的不是产品，是能力
刘润年度演讲刷屏，讲了企业的大迁徙，但作者认为普通人更关键的是能力迁徙。纯执行类能力在AI时代贬值，而判断力、提问力、审校力等新能力变得重要，各领域能力正从‘执行者’向‘判断者’转变。
AI 编程越来越厉害了，我要怎么提升自己的系统架构能力？
文章指出 AI 写代码能力提升，对程序员系统架构能力要求更高且难被替代。介绍系统设计概念，分析做系统设计的难点，给出新人提升系统设计能力的方法，还说明 AI 可辅助提升该能力。
Claude Opus 4.7突然发布：逐字级精准执行指令，软件工程和视觉能力大幅领先opus 4.6
Anthropic突然发布Claude Opus 4.7，重点提升软件工程能力，视觉能力也大幅跃升。指令遵循能力实质性提升，记忆能力改善。还同步上线新功能，升级前需关注分词器和token输出变化。