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The Batch: 981 | Ox Alpha 被揭晓为 GLM-5.3-Flash
本文是DeeplearningAI The Batch专栏的AI行业资讯,揭秘此前匿名上线爆火的Ox Alpha模型,公开其为Z.ai推出的GLM-5.3-Flash,详细介绍该模型的架构、性能、定价与授权信息。
2026 年全民养虾,但你养的,到底是谁的虾?
OpenClaw开源引发全民养虾热潮,但多数数据跑在大厂云上。面壁智能推出EdgeClaw Box,适配多款硬件,有本地模型,能断网干活,具安全机制,省钱且技能丰富,还与OpenClaw互补。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路出发,用Python实现极简大语言模型,介绍从零基础到Bigram模型的过程,包括词汇表、模型训练推理等内容,还讲解了PyTorch基础,最后实现pytorch版Bigram模型,后续将实现完整GPT。
追剧不断网,可能背后有个AI在加班,故障诊断准度破91.79%
中兴通讯和中国移动团队针对电信网络故障诊断难题,提出 TN - RCA530 基准和 Auto - RCA 框架。测试多个大模型,初始准确率低,经框架优化后,Gemini - 2.5 - Pro 准确率从 58.99% 升至 91.79%,超人工水平。
国产开源LLM迎来大爆发的一周:Kimi、腾讯、快手、美团、面壁智能
国产开源大模型迎来爆发,快手、月之暗面、美团、面壁智能、腾讯等接连发布新模型,如快手Keye-VL - 1.5 - 8B刷新视频理解SOTA,美团LongCat - Flash - Chat推理快成本低等。
推理正确率下降65.5%!斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞,斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入,拆解为子任务,构建评测体系,用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低,存在结构性缺陷。
斯坦福吴佳俊「计算机与思想奖」获奖演讲全文:从一张照片,逆推一个世界|IJCAI 2026
8月20日,斯坦福大学吴佳俊在IJCAI 2026发表“计算机与思想奖”获奖演讲。他指出像素是表象,物理结构才是因果,提出以物理代码为桥,融合基础模型泛化力与物理模拟因果性,构建视觉与物理智能。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法,少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈,传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法,具双阶段架构,优势多,实验显示其能在减少Token同时保持性能。
突发!卡帕西官宣加入Anthropic,OpenAI对家挤满了前员工
安德烈·卡帕西宣布加入 Anthropic,负责 Claude 模型大规模训练。他是知名 AI 研究者,曾任职 OpenAI、特斯拉等。此前 AI 人才争夺 Meta 和 OpenAI 是主角,Anthropic 闷声吸纳了卡帕西,OpenAI 联合创始团队成员多有流失。
小扎又开源了:7B实现自监督学习SOTA
Meta发布全新开源视觉模型DINOv3,首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法,扩展数据和模型规模,支持标注稀缺场景,在多任务实现SOTA。