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The Batch: 919 | 本地 AI 能否替代云端？

大语言模型预测输出需求推动数据中心扩建，研究人员探讨本地小型模型能否分担算力负荷。斯坦福与Together AI团队研究发现，本地系统单瓦特智能量与云端有差距但在缩小，若准确率相近可节省能耗。

南洋理工大学研究人员构建EHRStruct基准，涵盖11项核心任务、2200个样本，用于评测LLM处理结构化电子病历的能力。研究发现通用大模型优于医学专用模型，提出的EHRMaster框架与Gemini联合后性能超现有模型。

华为小艺香港团队等研究人员提出上下文一致性解码算法（CCD）。它解决传统DLM推理“短视”和采样预算固化问题，在开源DLMs上实现3.48倍加速和3.9%性能提升，适配多种解码设定。

耶鲁和南大研究人员合作的论文提出数学框架，把工作技能拆分为决策层和执行层子技能，揭示人类与AI在这两层面各有所长，优势互补可提升成功率，还为机构适应新工作体系提供指南。

全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。

苹果一篇质疑大模型推理能力的论文引发争议。Open Philanthropy研究人员联手Anthropic发表论文，揭露苹果论文三大缺陷，指出部分测试无解却让模型“背锅”，还给出正确评价大模型推理能力的方法。

离职Meta的田渊栋成AI创业合伙人。Recursive Superintelligence获6.5亿美元融资，估值46.5亿美元。谷歌GV等领投，英伟达等参与。8位联创阵容豪华，要做AI自我改进，押注递归式自我改进。

马斯克xAI核心架构师、联创之一杨格宣布离职，转任非正式顾问。他长期与莱姆病斗争，打算康复后复出。杨格是数学天才，师从丘成桐，是Tensor Programs理论之父，其技术为xAI节省大量算力成本。

中科院信工所研究人员提出LyapLock，将连续编辑建模为受约束随机规划问题，整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示，它能突破万次连续编辑极限，编辑效果比主流方法提升11.89%，还可赋能现有模型。

Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术，配合强化学习，能在几乎不改变大模型原有结构下，用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色，还探索了参数共享策略和存储精度问题。