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LLM算力告急?把文本变图片,推理成本直接减半!
大型语言模型处理长文本时计算成本高,本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略,将长文本渲染为图像输入多模态模型,可减少近一半令牌,且任务性能不受显著影响,在多任务中验证了其有效性。
刚刚,DeepSeek多模态技术范式公布,以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告,提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题,有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新,实验在多任务上超主流模型。
一夜之间,Claude Code删掉了80%系统提示词
本周五,Anthropic 技术团队成员 Thariq Shihipar 介绍新一代大语言模型工程趋势变化。Anthropic 发现旧提示词工程范式在新一代强推理模型发布后或过时,新的 Claude.md 应精简,大砍系统提示词后可把特定任务上下文交给 Skill。
首创Mid-training范式破解RL奥秘,Llama终于追平Qwen!
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异,提出中期训练策略,将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型,缩小与 Qwen 性能差距,还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
顶级邪修再战 Nano Banana Pro ,超多玩法,太猛了这玩意!
谷歌发布 Nano Banana Pro 模型,将图片模型能力推向顶峰,支持中文。它能生成准确视觉内容、多语言文本,可混合多元素,支持多分辨率。经测试,其各方面表现出色,应用场景丰富,版权限制宽松,三方应用和谷歌官方均可使用。
边画边想!多模态Reasoning迎来巨大提升!
论文指出文本无法精准表达空间关系,现有视觉语言模型(LVLM)在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理,经三阶段训练,在五大空间推理测试中表现出色,还开源资源,有望带来机器认知升维。
告别微调!斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活,‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架,将上下文变为动态‘战术手册’,解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势,为大模型发展指明新方向。
Claude Code 究竟牛在哪里?(以及如何在你的 AI 智能体中复刻它的魔法!)
文章介绍Claude Code是出色的AI智能体,比Cursor等好用。它设计简单,提示词和工具弥补模型缺点。作者基于使用经验,给出打造类似智能体的要点,包括控制循环、提示词、工具和可引导性等方面。
CES 2026趋势照进现实:算力引擎RK182X重塑千行百业,瑞芯微AI生态大会共建落地生态
CES2026推动AI走向现实应用,瑞芯微RK182X作为AIoT2.0算力引擎,在视觉语言和大语言模型表现卓越,支持Qwen3 - VL系列模型。它在音频体验、多领域赋能出色,瑞芯微还构建产业生态促场景落地。
MLLM集体翻车,缺乏婴儿级常识!业界首个核心认知基准发布,LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%,越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库,用Concept Hacking方法识破模型真假理解,指出模型存在核心知识缺失等问题。