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DeepSeek 模型技术之旅：从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进，对比了基座与推理模型，介绍了架构、训练方法变化，如 V3.2 结合 MLA 与 DSA，更新奖励和 GRPO 算法，还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
让AI评测AI：构建智能客服的自动化运营Agent体系
文章介绍智能客服发展，从传统机器人客服到基于AI原生的智能客服。重点探讨对话效果评测，搭建运营Agent平台，实现服务闭环。还提及评测落地方法、难题及解决措施，最后阐述AI在服务链路提效和分析转人工原因的作用。
Tilelang-1: Introduction
文章围绕TileLang展开，指出高层框架抽象层次高，难以满足算法创新和精细控制需求。TileLang将数据流与调度解耦，在易用性和性能间取得平衡。通过实例展示其语法和编译流程，实验表明它在多任务上超越现有方法。
百度Qianfan-VL开源，纯国产自研昆仑芯跑出世界一流
百度开源全新视觉理解模型Qianfan-VL，有3B、8B和70B三个版本，在昆仑芯P800芯片上训练。该模型多模态能力强，OCR和教育场景表现突出，跑分超国际主流模型。芯片功耗低、架构优，模型训练方法创新。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
AI安全上，开源仍胜闭源，Meta、UCB防御LLM提示词注入攻击
Meta和UCB开源安全大语言模型Meta - SecAlign - 70B，其对提示词注入攻击鲁棒性超闭源方案，还具更好的agentic ability。介绍了提示词注入攻击背景、防御方法，该模型打破闭源垄断，开源代码助力安全AI建设。
【博客转载】CUDA Reduction
文章来自Lei Mao，介绍CUDA归约操作。先阐述归约操作在并行计算中的常见性，接着实现两个批量归约求和kernel，还给出构建和运行示例的命令及结果。最后探讨大数组归约求和的方法及性能影响。
刚刚，首个能在机器人上本地运行的具身Gemini来了
谷歌DeepMind推出Gemini Robotics On-Device，这是首个可部署在机器人上的VLA模型，无需联网，能让机器人适应新任务和环境。还将发布SDK助开发者评估。此外，谷歌下调Gemini免费额度，推出图像生成模型Imagen 4和Imagen 4 Ultra。
AI哪怕答案正确，逻辑链却惨不忍睹，奥数级不等式证明成功率不到50%｜ 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究，系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现，模型答案正确多靠猜，推理漏洞多，参数大、思考久也不能提升推理严谨度，但自我反思和定理线索策略有改善效果。
员工每天花1000美元也要用ClaudeCode！创始人：太贵了，大公司专属，但它比 Cursor 猛！
Claude Code处理大型代码库能力强，但价格贵，有用户称能力超Cursor。其创始人分享设计理念、使用方法等，还提到它基于Claude 4系列模型有新变化，可在GitHub等场景用，未来会拓展工具协同和小任务处理。