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算法论文8

成本暴降88%!通义实验室、北大发布ZeroSearch,无需搜索即可激活LLM检索能力

信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要,但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此,通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架,无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力,显著降低成本。

机器之心
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LightLLM中DeepSeek V3/R1 Two MicroBatch Overlap 实现解析

文章围绕LightLLM中DeepSeek V3/R1的Two MicroBatch Overlap实现展开。介绍了该技术原理,通过拆分推理过程、精心设计执行顺序实现计算与通信重叠。还阐述了数据结构设计、预处理、核心执行流程,以及优化策略和配置启用方式。

GiantPandaLLM
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Qwen3.8-Flash:全新架构,更强更稳更划算

本文介绍了 Qwen3.8-Flash 多模态 MoE 模型,它原生支持 262,144 token 上下文。该模型在 Attention、Residual、Embedding 与 Optimization 四个方面系统升级,降低训练与推理成本,即将上线千问 AI 平台。还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 开源权重。

千问大模型
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大模型之外,向量存储如何支撑 Agent 的检索链路

文章指出大模型负责理解、推理和生成,而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量,在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向,分享做法,还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。

阿里云开发者
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Seedance 2.5 抽卡老废片?专业团队的 4 层控制法

Seedance 2.5上线后,单条画质好但成片易散架,废片率高。文章将官方提示词指南和一线分镜写法整合成四层控制框架,还给出30秒短剧分镜示例,助你定位问题、提高抽卡效率。

AI Reading Hub
产品应用8

不卷速度卷验证,陈天桥MiroMind精准预测15天后黄金价格

陈天桥带队的MiroMind发布新一代重型推理智能体MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1,在基准测试中表现优异,超越众多顶尖模型。该模型不仅通用任务强,在科技金融等专业领域也表现亮眼,还能承担真实长链条智力任务。

量子位
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NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2:端到端吞吐量提升2.5倍

自回归大语言模型推理效率受限,Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM,用约 1B tokens 微调,端到端吞吐量最高提升 2.5 倍,精度相当。

机器之心
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医疗幻觉率比DeepSeek低3倍,百川循证增强大模型横扫全球医学考试!

百川智能发布首个循证增强医疗大模型Baichuan - M2 Plus,将循证医学理念融入训练和推理,首创六源循证范式。其在多场景评测中幻觉率低,多国医考成绩优异,已上线百小应APP并开放API。

新智元
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Grok4全网玩疯,成功通过小球编程测试,Epic创始人:这就是AGI

发布不到一天,Grok4就被网友玩疯。它通过六边形小球编程测试,动画表现出色。大佬Tim Sweeney称其为AGI,马斯克附议。还有网友用多种方式测试,如与o3对比、SVG绘图等,Grok4表现有亮点。

量子位
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实证:现在的LLM根本不会Reasoning!

论文指出当前大推理模型(LRM)如DeepSeek - R1等可能只是在表演“思考秀”,遇到复杂问题就崩溃。研究者用4个可控谜题测试,有三大颠覆发现,还揭示思考过程的荒诞现象,直指行业痛点并给出发展方向。

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