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文章指出,虽大模型成本下降,但 AI 公司仍难盈利。因市场追逐新模型,且模型消耗算力单位剧增。如 Anthropic 的不限量套餐失败,各公司陷入囚徒困境,还给出按使用量计费等破局思路。

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用子模优化法为DeepResearch生成多样性查询

开发DeepResearch时,生成多样化查询是关键。多数开源项目处理方法粗放,本文提出结合句向量与子模优化的方法,设计子模目标函数,给出代码实现,实验显示该方法生成的查询组合多样性更高。

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迈向可信AI:LLM幻觉的分析与优化

随着LLM广泛应用,其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点,结合RAG、SFT、强化学习等技术,提出多维度优化方案,为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。

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入选 SOSP'25:百度智能云对象存储的分布式层级 Namespace 破解业界难题,彻底扫清 AI 时代大数据上云障碍

百度沧海・存储团队与高校合作的论文被 SOSP'25 录用,介绍了百度智能云对象存储 BOS 的分布式层级 Namespace 系统 Mantle。它攻克业界难题,融合文件和对象存储优势,性能卓越,已在 BOS 生产环境大规模上线超两年。

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OpenAI 发布了个 ChatGPT 优化计划,不是GPT-5

OpenAI未发布GPT - 5,而是推出ChatGPT「健康使用」优化计划,旨在助用户成长而非让人上瘾,措施包括休息提醒、改进生活建议功能等,还与专家合作改进响应方式。

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AI基础架构重大突破,计算成本暴降38倍

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性价比搏击:Grok 4 Fast 推理成本直降 98%

xAI上周五发布旗舰模型轻量化版Grok 4 Fast,推理成本直降98%。它通过强化学习在基准测试表现佳,有原生工具调用能力,采用统一架构,性价比高,或改写大模型竞争规则。

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阿里云的“反差”2025:于无声处寻找 ASI

2025年云栖大会上,吴泳铭称实现AGI是确定事件,ASI才是终局。实现ASI需满足两大条件,结合阿里投资计划,阿里云将成企业AI时代支撑者。虽市场份额增长,但利润下降,2025年阿里云极具“反差感”。

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长上下文不再难:KV Cache 全生命周期优化实战

长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战,现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具,梳理推理优化方法,介绍 MInference 等,还提出 Tri - shape 方法等成果。

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