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The Batch: 863 |推理提高了碳排放

新研究量化推理模型时代提供更优答案的环境成本,研究人员估算14个开源权重的大模型碳排放,发现推理与排放存在权衡关系,还指出战略性部署可降低排放。

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2025 年中丨大模型市场分析报告

这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来,企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家,开源模型采用趋缓,企业换模型重性能,AI支出从训练转向推理。

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一个重要的发布被忽略!Decart发布实时“Sora”,直播/游戏业迎来新变革

Decart推出全球首个实时、无限长度的AI视频模型MirageLSD,基于独创的“实时流扩散”技术。其响应时间低于40毫秒,攻克了“错误累积”和实现实时响应两大难题,还计划拓展应用及升级功能。

AI工程化
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普林斯顿等高校提出AgentDistill:无需任何训练即可继承大Agent复杂能力,性能提升48%,成本降低90%

在AI领域,大型语言模型智能体计算需求大限制部署,传统蒸馏技术对智能体效果有限。AgentDistill提出解决方案,让学生智能体复用教师智能体的MCP工具包,无需训练继承复杂能力,小模型性能显著提升。

深度学习自然语言处理
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物理学家靠生物揭开AI创造力来源:起因竟是“技术缺陷”

两位物理学家以生物系统自我组装过程为参考,提出并验证假设:扩散模型去噪过程类似细胞分化重组,AI的‘创造力’是模型架构直接且必然的结果,本质是确定性过程。

量子位
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LLM进入「拖拽时代」!只靠Prompt,几秒定制一个大模型,效率飙升12000倍

新智元报道,NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽大语言模型」(DnD),它基于提示词生成模型参数,无需微调适应任务,效率最高提升12000倍,零样本泛化能力出色。

新智元
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端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环,模拟人类认知全过程

南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI - Reflection,让端到端多模态GUI智能体有“自我反思”能力。它在各训练阶段引入“反思与纠错”机制,实验证明该框架能提升智能体能力。

量子位
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南开 && UIUC | SearchAgent-X,打破「效率瓶颈」,让复杂「AI搜索智能体」走向现实

南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架,解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因,通过两大‘加速引擎’优化性能,实验显示效果显著。

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「神经软件」正在到来,人类代码将失去意义!

Lambda Labs CEO Stephen Balaban 在英伟达 GTC 2025 提出神经软件概念,指不再写代码,让大语言模型成软件。它没传统软件的 bug 问题,未来计算机或端到端神经化,虽有争议,但变革在加速。

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ACL 2025 | 大模型乱试错、盲调用?KnowSelf让智能体有「知识边界感知」能力

ACL 2025 论文《Agentic Knowledgeable Self-awareness》聚焦提升智能体「知识边界感知」能力。KnowSelf 方法让智能体自主调节知识运用,实验显示其性能优,还探索了智能体自我认知多方面影响。

机器之心