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告别“云端依赖症”:AI为何要“锁”进本地硬件里?|甲子光年

过去三年,AI产业沉浸在云端幻象,但走进现实面临诸多阻力,如物理距离、隐私、试错成本和监管等问题。下一阶段AI竞争转向算力位置争夺,英特尔酷睿Ultra系列处理器助力多行业实现本地算力部署。

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航空学报 | 西工大余囿铮、寇家庆等:基于生成对抗网络的通航飞行器气动布局设计方法

传统飞行器气动布局设计依赖专家经验,方案多样性受限。本文基于改进的生成对抗网络,提出端到端气动布局生成框架,以机翼和通航飞行器为对象研究,验证了其在创新飞行器设计方面的潜力。

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GPT-5.2技术炸场!6大核心突破,办公效率拉满

OpenAI凌晨发布GPT-5.2,把专业级AI门槛拉到新高度。它有6大核心技术突破,精准戳中职场痛点。在GDPval基准测试中表现出色,有三级模型矩阵,不同版本满足不同需求,各方面能力均有显著提升。

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中科大 × 华为联合突破!SparseRM:1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新

中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案,基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数,在多任务中性能优,还能融入下游对齐流程,为LLM高效对齐提供新可能。

深度学习自然语言处理
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Nature重磅!清华团队揭秘大模型新规律:告别参数内卷,智能密度每3.5个月翻一番

清华和面壁智能团队研究揭示大语言模型进化的致密律,指出为获同等智能,模型参数量呈指数级下降,最大能力密度约每3.5个月翻一番,还探讨模型压缩、边缘智能等内容。

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他们让万亿参数RL学会了「省着跑」,顺便砍掉九成算力

2025年,强化学习成大模型进化主战场,但万亿参数模型跑RL成本高。Mind Lab团队实现1T参数模型LoRA高效RL训练,GPU消耗降90%,技术开源。此外还有Memory Diffusion记忆机制等成果。

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DeepSeek-V3.2正式版发布,将开源模型的能力推向极致

DeepSeek-V3.2正式版开源,包含标准版和Special版。它采用稀疏注意力机制,降低计算复杂度。后训练阶段有多项算法改进,支撑高难度推理。还融合思考与工具使用,合成训练数据,在智能体评测表现优异。

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深度讨论 Gemini 3 :Google 王者回归,LLM 新一轮排位赛猜想|Best Ideas

近期,OpenAI、Google、Anthropic 先后发布新模型,引发大模型竞赛。本文聚焦 Google 发布的 Gemini 3,从算力、数据、架构等维度剖析其强大原因,探讨大模型竞争新格局,还涉及多模态、硬件、商业化及产品形态等方面。

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OpenAI发布GPT-5.1 Codex Max,编程能力比Gemini 3更强、更持久

为换回注意力,OpenAI紧急发布GPT - 5.1 Codex Max。它在编程测试中表现优于Gemini 3 Pro,还实现24小时项目级开发。引入自动压缩与扩展推理改进,效率提升,现已多途径可用,API访问将开放。

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被轻视的巨大市场,大厂做不好的Local Agent为何难?| 甲子光年

文章指出大模型边际收益递减,AI竞赛规则生变,产业从‘参数竞赛’转向‘效率革命’。本地Agent有潜力,但主流产品体验差。GreenBitAI深耕低比特模型,推出Libra,有望撬开万亿美元增量市场。

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