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刚刚！Kimi Linear横空出世，全新注意力架构：1M长文本解码速度飙升6.3倍，KV缓存砍掉75%
月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear，有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈，性能超传统机制，还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率，实验表现佳。
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。
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。
Google开源MCP数据库工具箱轻松连接各类数据库
近日Google开源新项目genai - toolbox，它是为数据库设计的MCP服务器，能让开发者用不到10行代码将数据库工具集成到AI应用。该项目封装复杂问题，有动态工具注册机制，支持主流数据库，提供多语言SDK和多种部署方式。
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。
清华推出AI数学家！独立完成数学理论难题，自动调用基本定理、构建证明思路
清华团队推出AI Mathematician（AIM）框架，可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动，有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题，虽有不足，但未来有望成数学研究核心驱动力。
新DeepSeek R1代码能力直逼Claude 4！附生成任何优质网站的通用提示词
作者体验DeepSeek R1超8小时，发现其文本写作问题大幅修复，思维链推理改进，代码能力提升，前端审美直逼Claude 4。文章展示其前端能力，给出写前端网页提示词及设计逻辑，还探讨了其在复杂任务中的表现。
登顶TPC-C！数据库分布式扩展技术揭秘
阿里云PolarDB云原生数据库以超原记录2.5倍性能登顶TPC - C基准测试排行榜。本文揭秘PolarDB MySQL版多主集群（Limitless）架构与核心技术，还介绍高可用机制、性能测试结果，最后提及轻量版和列存索引应用。
首次披露！DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文，公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3：规模的挑战和对AI架构硬件的思考》，从硬件架构和模型设计双重视角，探索其经济高效的大规模训练和推理方法，介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。
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