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随着GPT - 4等大语言模型兴起,LLM用于推荐系统遇瓶颈,当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’,用7B模型实现推荐系统升级,使广告收入暴涨4.1%。

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扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%

论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。

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全新 AI 消息模型:Apache RocketMQ 如何让 AI 应用拥抱事件驱动架构?

AIGC浪潮下,大语言模型重塑应用开发范式,开发者构建AI应用面临诸挑战,需可靠高效的异步通信机制。Apache RocketMQ在AI时代演进,有轻量化通信与智能化资源调度两大创新,还介绍了场景实践。

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推理速度飙升5倍,苹果提出全新Multi-Token生成框架!

自回归语言模型逐词生成文本拖慢推理速度、限制并行能力。Apple提出全新框架,挖掘其对未来词元“先验知识”,通过项技术并行预测词元,微调预训练模型可显著提速且不损输出质量。

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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。

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模型遗忘不代表记忆抹除!首次系统发现「可逆性遗忘」背后规律

研究人员发现大语言模型遗忘并非简单信息删除,可能藏于内部。他们构建表示空间诊断工具,区分可逆与不可逆遗忘,揭示真正遗忘是结构抹除。还在种方法、数据集和模型上实证,得出系列结论。

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ICLR 2026 | 这道题是否需要用图思考?模型来告诉你!自适应思考模式切换助力通用视觉推理提升

本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室,已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式,各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法,让模型自适应选模式,实验显示其在任务有提升。

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“大鱼吃小鱼”:一文看懂2025年度国内半导体收购

2025年国内半导体领域并购交易超50起创新高,但成功率降至近三年最低。本文盘点起并购案例,如中芯国际收购中芯北方、华虹半导体收购华力微等,涉及晶圆制造、IP/EDA、设备材料、芯片设计等领域,展现产业整合趋势。

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微软这支神秘的华人AI团队加入腾讯混元,曝与裁员无关|独家

WizardLM项目创建者徐灿发文称团队离开微软加入腾讯混元。混元此前发布款AI模型,WizardLM也发布过混元模型。该团队专注高级大语言模型开发,曾成绩斐然,但也面临模型部署挑战。腾讯大力投入AI,网友对此看法不一。

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精打细算虾养成指南: 省 Token 和把 AI 用好,从来就是一件事

文章指出用AI时Token成本高、模型变笨,原因是上下文管理不善。介绍了省Token和用好AI的方法,如按需取上下文、明确约束、智能体协作、按阶段切换模型等,核心是在合适时间将合适上下文装入合适模型。

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