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告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
5700问答对全面评估拷问AI空间感！最新空间智能评测基准来了丨浙大&成电&港中文
当前视觉语言大模型空间信息学习片段化，缺乏多维度空间推理能力。浙大、成电和港中文团队提出ViewSpatial - Bench基准体系，评估主流模型，揭示其缺陷，并开发MVSM优化跨视角空间理解。
这款拿下 10k+ Star 的开源 LLM DevOps 平台，如何帮企业“批量孵化”AI 应用？——BISHENG 深度上手
BISHENG 是面向企业级场景的开源 LLM 应用 DevOps 平台，支持 GenAI 工作流等完整能力，已在众多头部组织落地。它围绕企业痛点搭建，有灵思 Agent、可视化工作流编排等亮点，适用于多场景。
小红书开源大模型dots.llm1，初次出手，小有惊艳！国外网友们又炸了……
小红书hi lab团队公布首个开源大模型dots.llm1，这是142B参数的MoE模型，仅14B激活参数就能与Qwen2.5 - 72B打平。它开源力度大，训练效率高，数据处理精细，训练稳定，获国外网友高度关注。
LLM的RL训练轨迹竟然是线性的？Miaow Lab｜新工作：无需继续训练，直接“预测”未来模型！
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》，揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化，提出“权重外推”法，可实现6.1倍训练加速，还介绍三种策略及实验结果。
模型即智能体，Kimi K2 Thinking多项评估超越顶尖闭源模型，300轮工具调用不疲倦
月之暗面发布Kimi K2 Thinking，它是Kimi迄今最强开源思考模型，基于模型即智能体理念训练，可自主连续工具调用与多轮思考，多项评估超顶尖闭源模型，还实现原生INT4量化，提升生成速度。
小红书 AI 搜索负责人高龑确认出席 QCon 上海，分享小红书搜索的 LLM 进化之路
10月23 - 25日，QCon全球软件开发大会将在上海举办，聚焦多热门话题。小红书AI搜索负责人高龑将分享《从“搜内容”到“问AI”：小红书搜索的LLM进化之路》，介绍搜索实践及大模型应用经验。
面对无解问题大模型竟会崩溃？港中文&华为联合提出首个大模型推理可靠性评估基准
港中文和华为诺亚实验室联合提出ReliableMath基准，探究大模型推理可靠性。提出评估准则，构建含可解与不可解问题的ReliableMath数据集，实验揭示大模型缺陷，还提出提高可靠性的对齐策略。
本地LLM万字救场指南来了！全网超全AI实测：4卡狂飙70B大模型
文章围绕本地大语言模型（LLM）展开，针对实用性和经济性问题，用Dell Precision 7960塔式工作站对主流模型测试。涉及不同尺寸模型、推理框架等，给出不同配置下性能指标及使用建议，还模拟真实场景测试。
基于大模型（LLM）的自选股智能分析系统，让AI帮你盯盘，每天自动推送分析报告
daily_stock_analysis是基于LLM的自选股智能分析系统，免费零成本运行，获6.3万Star。它多市场覆盖、聚合多源数据，自动生成决策报告并推送。有零成本运行等五大亮点，还给出上手步骤、适合人群。