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为什么AI总是"记错"你?我们造了一个"合成人生"来测试

现有AI记忆评测只记'事'不记'人',存在数据源窄、不重理解、注入成本高的问题。QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,用'数字痕迹'评估AI Clone长期记忆能力,实验有反直觉结论并给出设计启示。

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OpenAI 广告续命遭全网骂,用户要跑路 Gemini!需烧 400 亿,18 个月破产预警

OpenAI 计划在 ChatGPT 对话界面测试广告投放,引发社区热议,批评居多。此举是为拓展营收,缓解成本压力。其算力投入与营收均大幅增长,但仍面临算力缺口,加入广告坚守三大原则,不过有预测称其 18 个月内或破产。

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存储的超级周期,缺货潮将贯穿2026年?

近期存储市场火热,价格飞涨,下游厂商面临成本压力。缺货潮或贯穿2026年,因AI需求爆发,三大厂商减产DDR4等产能。其他厂商难补缺口,华邦虽有扩产计划但周期长。端侧AI发展对存储有新要求,华邦布局相关产品。

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14万,家务机器人带回家!斯坦福华人博士具身创业首款产品亮相

斯坦福明星华人博士生创业机器人Memo亮相,售价2万美刀。它颜值高,能做家务,在无剪辑等的demo中有出色表现。其背后是ACT - 1模型,依赖技能捕捉手套数据训练,成本低且用户可教它新本领,预计2026年推出。

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苹果提出新型反向传播:一台iPhone 15 Pro Max就能微调LLM

苹果提出内存高效型反向传播(MeBP),可在内存使用量和计算时间上比零阶优化(ZO)有更好权衡,收敛更快、性能更优,还在iPhone 15 Pro Max验证其有效性,且公开了实现链接但目前为空。

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第二代InfLLM开源,同尺寸快三倍!零参数,可训练稀疏注意力

新智元报道,清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2,仅用5B长文本词元就能完成训练,相比稠密注意力机制有显著加速,性能接近传统稠密模型。

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Reasoning模型可以Self-Train!

当前大模型依赖人类标注数据,成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能,提出自我奖励训练(SRT),用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果,但高难度数据集出现问题,作者给出解决办法并开源代码。

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OpenAI自研芯片270天光速成功!谷歌TPU大将主导,老黄一夜大客户变对手

OpenAI发布自研推理加速芯片Jalapeño,与博通和Celestica合作打造,专为大模型优化,9个月就流片。操刀者是前谷歌TPU核心成员Richard Ho,计划2026年底部署。此前谷歌、微软等已自研芯片,英伟达客户变对手。

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Anthropic最新博客:MCP没有死,我们又救活了。

2个月前Eric Holmes认为MCP已死,因其有Token成本等问题且LLM本就会用命令行。但本周Anthropic发博客称想清MCP定位,它不是替代CLI,而是覆盖其到不了的地方,还给出改进方案,MCP月下载超3亿次。

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