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没想到,最Open的开源新模型,来自小红书
向来低调的小红书昨日开源首个自研大模型 dots.llm1,它是中等规模的 MoE 模型,在较小激活量下性能良好。其开源力度堪称行业最大,还介绍了数据处理、训练优化等多方面技术细节。
狂涨 36.9K star!!看看人家的开源微信机器人多优雅,微信、飞书、钉钉支持,效率飙升!
开源君介绍超火的开源项目`chatgpt-on-wechat`(CoW),它结合大模型与社交、办公平台,可定制优化。能接入多平台,支持多模型,处理多模态消息,有丰富插件,还能记忆会话、定制知识库。给出安装步骤。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用RoPE的现代Transformer模型里,注意力机制Q和K表示有集中极大值,V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系,对模型设计、优化和量化有重要启示。
PDL 在 SGLang Kimi K3 中的应用
文章介绍 PDL 在 SGLang Kimi K3 中的应用,K3 内核优化接入 PDL 以缩短相邻内核间隙。分析 PDL 原理、在 bs=1 decode 中解决的问题,阐述计算链和通信链上的应用,还提及性能数据和实现问题。
腾讯 Hy3 一手实测,Agent 能力提升不止一点
作者拿到 Hy3 模型测试资格,介绍其架构、性能和价格优势,还在 WorkBuddy 里实测它完成运营工作、选编辑助教、开发新功能等任务的效果,最后评价 Hy3 能力、价格、适配方面的表现,并分析 WorkBuddy 领先原因。
深度讨论新一轮模型发布:当智能进入月更时代 | Best Ideas
近期全球模型迎来高密度发布期,Anthropic、OpenAI、腾讯、DeepSeek 等纷纷推出新模型。文章复盘了 Opus 4.7、GPT - 5.5、DeepSeek V4 等模型实测体验,探讨架构变化、能力边界与产业影响,还分析算力、token 价格等问题。
实战案例|当本体遇上 Agent:让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇,探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱,是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责,通过案例展示用本体做规则判断和多维归类,凸显其优势。
不拼GPU!中兴扔出AI超节点,把token价格打下来
在万亿级大模型时代,传统‘芯片堆砌’方式面临通信开销剧增等痛点。中兴通讯推出超节点技术,从系统级协同架构出发,通过六大维度创新,绕开单GPU芯片瓶颈,重构AI算力基础设施,推动行业向开放、融合发展。
OCR 发生了一件反直觉的事
百度 PaddleOCR 团队的 500 万参数模型 PP - OCRv5,在文字识别准确率上可与 Qwen3 - VL、GPT - 4o 等巨无霸模型抗衡。团队挑战‘模型越大,效果越好’,认为 OCR 中数据质量比参数重要,通过实验证明并优化数据。
大模型记忆系统 MemOS 2.0:StarDust 技术演进与关键挑战|QCon 北京
4月16 - 18日QCon北京大会聚焦Agentic AI等前沿话题,记忆张量CTO李志宇将分享《大模型记忆系统MemOS 2.0:StarDust技术演进与关键挑战》,梳理技术演进,推出MemOS 2.0 StarDust,还分析实践痛点与演讲亮点。