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LLM省钱大测评！48块GH200，首个百亿级参数量实证
EfficientLLM项目聚焦LLM效率，提出三轴分类法和六大指标，实验覆盖多方面。研究表明效率优化需权衡，最优策略因任务和模型规模而异，且相关技术可迁移到跨模态模型，成果将开源。
用 LLM Wiki 给自己搭一个会越用越值钱的第二大脑
这是基于Andrej Karpathy的LLM Wiki模式构建的开源项目，能方便实现第二大脑。上传资源后Claude会主动提取实体、建立概念网络，知识会‘自己生长’，用得越久边际价值越高。还介绍了安装及使用方法。
17000字Claude 系统提示启示：Karpathy 揭秘LLM 学习缺失“第三范式”
Andrej Karpathy提出LLM学习范式缺失‘系统提示词学习’环节。他观察Claude约17000词的系统提示词，认为目前问题解决策略多靠人工写入，理想情况应通过该学习产生，这也引出诸多待明确细节和新问题。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
Legora、Mercor 都在用，Reducto 能成为独立的 LLM 数据入口吗？
当前企业AI落地瓶颈在数据质量，Reducto聚焦数据准确性，以文档解析API提供Agentic OCR能力。它获多轮融资，估值达6亿美元，但面临多模态模型竞争及定价等问题，其未来走向待察。
多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了！全基准幻觉率下降
多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时，此时模型处于高熵关键节点，易脱离图像证据。研究者提出LEAD，高熵时保留候选推理方向，注入视觉锚点拉回证据，实验显示它能跨领域提升模型性能。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取任务，而图文推理任务缺乏系统性评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估多模态大模型深度推理能力，还给出多种推理示例，并展示了测评Qwen2.5 - VL - 7B模型的代码。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取，复杂图文推理任务中多模态大模型深度推理能力缺乏评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估，还列举多种推理示例，并测评了Qwen2.5 - VL - 7B模型。
OpenAI员工爆料：已抢先体验GPT-5！7月上线，疑似完全多模态
新智元报道，X上神秘爆料与网友灰度测试经历让GPT - 5讨论再升温。奥特曼称今年夏天可能推出，迈向完全多模态。此外，还提及OpenAI核心团队动态、出走高管新动作及AI发展风险与监管建议。
55.9K star！微软硬核开源文档转换神器，LLM最佳拍档！
介绍微软开源的轻量级Python文档转换工具MarkItDown，它支持20+格式智能转换为结构化Markdown，专为LLM文本分析场景优化，解决开发者处理多格式文档痛点，还阐述其功能、技术架构等内容。