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原来Scaling Law还能被优化？Meta这招省token又提效
2017年《Attention Is All You Need》提出的Transformer是主流语言模型基础范式。Meta新论文提出旋转不变型三线性注意力机制，证明其表现能改变Scaling Law系数，还证实2 - simplicial Transformer在有限token预算下更优。
百度搜索变天了：怎么搜索你们定
百度 App 搜索框大改版，升级为智能框，支持多模态输入，降低使用门槛。还推出多项功能，如百看、智能创作、深度搜索等，接入 MCP 服务，推动产品能力多方面转变，探索新盈利模式。
大模型“拼好题”，45K数据撬动18%提升，数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion，通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA，仅用45K合成指令，在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点，增强模型解决数学问题的能力。
ACL 2025｜为什么你设计的 Prompt 会成功？新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流，构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因，提供设计高效提示词思路，实验验证理论框架。
故事式
作者李继刚在好友丁锐启发下尝试「故事式」Prompt，即塑造含「欲望」与「阻力」的动力场让模型生成回复，还给出如「字典疯子」「探索者」等多个故事式Prompt示例供读者体验。
完全开源的7B模型，性能比肩主流LLM，训练成本仅16万美元，复现DeepSeek的强化学习！
Moxin-7B由多机构团队联合开发，遵循“开源科学”原则，公开全流程细节。它训练成本仅16万美元，评测表现亮眼，在架构、数据策略、训练过程等方面有创新，为中小企业提供可控AI方案。
TreeHop：无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。
Claude 吞噬整个AI编程栈？“Vibe Coding 公司的最大错觉是以为自己有护城河”
近日网友爆料Anthropic开发类似Lovable功能，可构建全栈应用。此前Claude Code源码泄露，展示其构建软件开发全流程“执行层”能力。AI编程进入“大收割时代”，模型厂商吞噬工具趋势显现，Lovable等平台护城河受挑战。
3 个月达成 5 亿平台播放量，Wispr Flow 分享如何做好红人营销
Wispr Flow是语音输入法中出圈且具代表性的产品，增长快、付费强、使用频。其靠红人营销3个月在两平台获超5亿播放量。19岁实习生分享经验，涵盖招人、判断品味、分层管理等方面。
Cursor 重新定义 Agent：脑子再大，不如会翻书。
Cursor 分享博客指出，Dynamic Context Discovery 效果远好于 long context 方式，开启动态上下文可使总 Token 消耗降 46.9%，还能减成本、降延迟、提准确率，但也存在成本转嫁、工程复杂度高和安全风险等问题。