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超越Claude 3.5和o1！8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时，能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法，在ARC和BBH数据集上性能显著提升，超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。
【博客转载】CUDA Vectorized Memory Access （文末送书）
文章展示如何用向量化内存访问提高CUDA函数有效内存带宽，实现朴素自定义设备内存拷贝函数，对比不同数据类型、大小及方法的性能，得出拷贝数据单元多、单元大及以8或16字节向量化单元拷贝可提升带宽等结论。
AI 已能写 80% 代码，但 Agent 也有致命短板！OpenAI Codex 技术总监：问错了，比不会写更麻烦
OpenAI Codex 技术负责人 Michael Bolin 在访谈中回顾职业轨迹，分享从工程师到工具创造者的成长经历。他认为 AI 编程时代 80%-90% 代码可由模型生成，但关键部分需人类把控，提出正确问题能力更重要，编程智能体执行将更多迁移到云端。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
谷歌AI掌门人、诺奖得主Demis：AGI 需要打破“金鱼记忆”，而谷歌无论泡沫破裂与否都将是赢家
谷歌AI掌门人Demis接受专访，回应AI是否有“金鱼记忆”、AGI定义等尖锐问题。他认为通往AGI需突破，大模型是核心组件；真正AGI要能执行人类所有认知任务，离实现还有5 - 10年；还看好智能眼镜，强调保护用户对AI信任。
刚刚，OpenAI正式发布o3-pro！奥特曼激动更新博客：温和的奇点
今日凌晨，OpenAI发布o3-pro，Pro订阅用户可通过ChatGPT和API使用。其在多项任务表现出色，但在ARC-AGI数据集上与o3相近且成本高。网友测试评价不一，此外OpenAI CEO奥特曼还发表博客展望AI未来。
宣战马斯克！OpenAI进军脑机接口，Altman圆8年前梦想
英国金融时报消息，OpenAI及其首席执行官Sam Altman将支持新脑机接口公司Merge Labs，与马斯克的Neuralink竞争。Merge Labs正融资，估值8.5亿美元，新资金主要由OpenAI风投提供。8年前Altman就提及人类与AI融合，如今他选择支持Merge Labs实现脑机接口梦想。
MiniMax都在用！5500PB幕后功臣首次亮相，国产黑马祭出杀招
AI浪潮中，数据流不动致GPU算力空转，XSKY星辰天合举办AIMesh产品战略发布会破局。AIMesh含三网，分别解决IO墙、重力墙、内存墙问题，且开放解耦，获多方认可。
不只是行业 Know-How，营销类 Agent 工程化落地难题有何解？｜对话瓴羊副总裁、友盟+总经理毛波
今年是“AI Agent 元年”，营销 Agent 热门但有难题待解。InfoQ 对话瓴羊副总裁毛波，探讨营销 Agent 落地困境、工程化挑战、未来护城河及发展机会，友盟+推出产品并提供方案助力解决问题。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十】｜ “过拟合” 与 Dropout
文章围绕神经网络过拟合问题展开，介绍了过拟合的概念、危害及产生原因，阐述了缓解过拟合的正则化方法，重点介绍了Dropout随机失活，还指出其局限性及在大模型中的应用策略。