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时空压缩！剑桥大学提出注意力机制MTLA：推理加速5倍，显存减至1/8
在大语言模型发展中，Transformer自注意力机制有计算复杂度问题且KV缓存成推理瓶颈。剑桥大学提出MTLA，结合时空压缩策略，提升推理效率，在多任务中表现出色，代码已开源。
ACL 2025 | 大语言模型正在偷改你的代码？
本文聚焦大语言模型在代码推荐中的「供应商偏见」，通过分析7个主流大模型在30个场景的59万次响应，发现模型会偏好特定供应商，甚至擅自修改代码，还探讨了风险、局限并给出展望。
DeepMind 最新研究：智能体就是世界模型！
DeepMind研究科学家Jon Richens团队在ICML 2025发表论文，从第一性原理证明智能体就是世界模型，回答了AI界多年的根本问题，还带来多个有趣推论，引发AI社区热烈讨论。
0粉丝狂卷数十亿播放，靠AI流量欺诈获利近亿！网友：这“刑”得离谱
2024年全球录制音乐市场总收入飙升，流媒体经济贡献突出，但AI技术引发的流媒体欺诈问题严峻。如北卡罗来纳州男子Michael Smith利用AI创作虚假歌曲欺诈获利，类似事件增多，平台反击成效不佳。
音频大模型安全可信度的全面“体检”！6大维度，清华南洋理工联手打造
南洋理工和清华团队提出新框架AudioTrust，将ALLMs评估扩至六个核心维度，探究音频模态特有问题。目前基准及平台已开发，揭示了开源与闭源ALLMs在多维度的潜在风险。
万帧？单卡！智源研究院开源轻量级超长视频理解模型Video-XL-2
长视频理解是多模态大模型关键能力，当前开源模型有短板。智源研究院联合发布 Video-XL-2，多维度优化长视频理解能力，还设计效率优化策略，在主流评测基准表现出色，有广泛应用潜力。
360开源高质量图文对齐数据集！收纳1200万张图像+1000万组细粒度负样本，让模型告别“图文不符”
360人工智能研究团队的冷大炜博士团队开源FineHARD高质量图文对齐数据集，包含1200万张图像、4000万个边界框及对应描述、1000万组细粒度难负样本，能提升模型图文对齐能力，还介绍了构建方法、分析及应用前景。
大模型推理的“左右脑”革命！华为盘古Embedded凭昇腾之力，让快慢思考合二为一
传统大模型推理面临长链条深度思考与低时延反馈的矛盾，华为盘古团队提出盘古Embedded模型。基于昇腾NPU，其采用双系统认知架构，集成“快思考”与“慢思考”双推理模式，实现推理效率与精度协同提升。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【九】｜ 层归一化：神经网络的稳定器
本文是系列文章第九篇，介绍了神经网络中的层归一化。先回顾标准差、标准分概念，指出其可使差异可控稳定。接着说明层归一化将原思想用在神经网络，还加入可学习参数，最后总结其作用与应用位置。
博士宿舍激情脑暴，革新了Scaling Law？Qwen和浙大联手推出新定律，直接干掉95.5%推理内存！
近日，阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale，可在不增参数下提升大模型能力，推理效率更高。它通过引入并行流实现，在数学、编程等任务表现佳，适合边缘设备，代码已开源。