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月薪3万,去内蒙草原给DeepSeek守机房
深度求索放出数据中心高级运维工程师等岗位,要将效率至上哲学从软件延伸到机房运营。其选择乌兰察布建数据中心,因当地条件优、产业生态成熟。且传闻其新一代大模型V4将发布,算力成决胜关键。
对抗KV Cache压缩的脆弱性:两行代码以最坏风险控制防御底层假设崩塌
中科大团队在 ICLR 2026 论文中指出 KV Cache 压缩领域底层假设存在缺陷,主流方法基于的稳定性假设在真实场景中脆弱。团队提出防御性聚合策略,仅两行代码修改,显著提升 KV Cache 压缩性能。
刚刚,Anthropic这篇论文上了Natrue
Anthropic关于“潜意识学习”的研究发表于《Nature》杂志。研究揭示大语言模型能通过与语义无关的数据传递行为特征,如偏好、不对齐行为等,还探究了其机制,并在MNIST上验证。
B站整了个搞笑诺贝尔评选,也太难绷了
B站2025超级科学晚变身搞笑诺贝尔奖颁奖典礼,获奖研究脑洞大开,如狼人杀AI、给蚊子变性等。虽看似不正经,实则是各领域正经科研突破,涉及数学、物理、医学等多领域。
2篇最新152页论文,RL+LLM被彻底讲透了!
今天分享2篇2025最新RL×LLM的技术综述,分别聚焦“RL在LLM全生命周期的打法”和“RL如何炼成大推理模型”,梳理玩法、组件、算法演进等内容,还给出开源模型、数据等盘点。
模型测试不再跳来跳去,VS Code + Hugging Face = 真香
Hugging Face 发布新功能,让开发者在 VS Code 的 GitHub Copilot Chat 中直接接入 Inference Providers,可调用 Kimi K2 等开源大模型测试,无需频繁切换平台。该功能有统一 API 等优势,定价门槛低。
仅用1/9的token拿下SOTA,用LLM当知识路由:全新RAG框架DeepSieve
大语言模型遇「最新」或「垂直领域」知识易出错,传统RAG做法有痛点。全新RAG框架DeepSieve把LLM当知识路由器,四步筛选信息,实验精度高、成本低,消融实验明确各模块价值,还有救场案例。
并行革命,32倍吞吐量跃升!英伟达Helix架构突破百万Token推理瓶颈
英伟达推出受DNA结构启发的Helix并行技术,能解决大模型处理长任务时的卡顿问题,提升上下文长度、并发能力并降低响应延迟。不过也有人认为其技术与实用性有差距。
不是,高考刚结束,高考报志愿的Agent也来了?
夸克官宣夸克高考志愿大模型,虽未多提Agent,但作者认为其比Agent还Agent。该模型免费,以Qwen为基座,结合高考知识库,能生成详细志愿报告,考虑多方面需求,助力学子报志愿。
4.5k星星爆火!用图片压缩Fable 5上下文,成本大幅降低,终于用得起这个模型了
Fable 5在AI圈爆火,但使用成本比其他型号贵至少5倍。pxpipe项目把适合压缩的大段文本渲染成PNG图片,交给多模态模型读取,能大幅降低成本,还能增加上下文长度。