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图解Vllm V1系列6：KVCacheManager与PrefixCaching
文章聚焦vllm v1，阐述调度器取请求时判断设备有无充足空间做推理的问题，涉及KVCacheManager与Prefix Caching。前者管理请求和块，后者通过找最长一致前缀节省显存，还介绍块分配释放策略与流程。
伯克利斯坦福联手造出「科研预言家」：77%准确率押注研究想法前景
伯克利和斯坦福团队让GPT - 4.1变身「科研预言家」，从顶会提取想法对比案例训练，不借助实验验证，靠推理押注。其在公开题库测试、人类专家团战等测试中表现出色，还能预测AI新点子。
阿里通义的视觉RAG革命！VRAG-RL：基于强化学习的视觉感知RAG框架，性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL，融合视觉感知、多模态推理与强化学习，已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题，通过创新机制提升性能，在多数据集表现出色，还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
Web 开发 AI 就选它？V0复合架构无错误率 93.87% 远超 Claude 4 Opus 单体！
Vercel推出新AI模型v0系列，采用复合模型架构，将RAG专业知识、SOTA大模型推理能力和定制流式后处理模型结合，能提升代码生成质量，且基础模型升级时可快速替换，还训练了定制AutoFix模型。
打穿 AI 智商测试！GPT-6 Astra 的符号世界模型，是突破还是钞能力刷分？
OpenAI的GPT-6 Astra亮相，在ARC - AGI - 3测试成绩逼近100%，远超GPT - 5.6 Sol。它生成的符号世界模型被认为是AI迈向高级推理必经之路。不过出题人指出其靠Harness加持，离AGI还远。
Fable5仅做对3.5%！大模型会看图，但还没有主动视觉
本文介绍了专门测量「主动观察」能力的视觉推理基准 ActiveVision，评测显示无外部工具时，大模型与人类准确率有近 9 倍差距，用工具后虽提升但仍远不如人类，还说明了其出题与避免取巧的方式。
烧了1万块横测，你用的模型可能掉队了
作者花大成本从后端、人味、前端、推理等维度，对glm 5.2、kimi k3等国产模型进行测试，展示各模型在不同测试中的结果，指出国模2T俱乐部的kimi和qwen下限高，且刻板印象需改变。
这个开源项目把视频处理与投稿接成一条流水线
Y2A-Auto是面向YouTube、AcFun和bilibili的自动化处理工具，将下载、识别、翻译等操作集成到Web管理后台。用户可手动或自动处理，支持多平台投稿，有多种功能和灵活配置，适合持续处理授权内容的用户。
传 GPT-5.6 明日发布：要打赢 Fable 5，光靠刷分可不行
近期GPT-5.6发布消息不断，上线或进入倒计时。它被拿来与Fable 5对比，Fable 5长任务处理出色，而GPT-5.5有短板。GPT-5.6虽跑分亮眼，但被指‘benchmaxxed’，还存在脱离现实常识问题。
豆包输入法Mac版正式上线，所有人都该试试AI语音输入了。
豆包输入法Mac版正式上线，作者推荐大家用其语音输入与AI对话。如今语音输入法渐成熟，能提升输入速度与质量。豆包输入法免费，体验好，有流式输出、自动纠错、中英混说、轻声抗噪等功能。