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一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
开源仅一周，鹅厂文生图大模型强势登顶，击败谷歌Nano-Banana
腾讯混元团队开源的原生多模态生图模型混元图像 3.0，开源仅一周就在国际权威评测榜单 LMArena 上超越谷歌 Nano - Banana 等，位列文生图综合和开源榜单第一。实测表现出色，技术上也有诸多创新。
GPT-5.4意外泄露！OpenAI最新模型瞄准这2大能力突围
GPT - 5.4疑似泄露，此前在OpenAI编码助手、GitHub代码拉取请求等多处有踪迹。传闻其将搭载200万Tokens上下文窗口，具备像素级精准视觉分析能力，不过也可能是炒作，网友关注其准确率。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战，如故障多、资源利用低等，还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
用最简单的大模型技术打造一个迁云专家有多难？
文章探讨在云迁移领域用大模型技术“复制”专家80%核心能力。分析标准化方案不足及简单RAG局限，介绍“LX0.1”AI专家助手构建，还提及分层评测、人机协同等优化，最后展望AI在云迁移的未来方向。
复盘 ChatGPT：7 亿周活的 ToC 产品，如何在模型之外做增长？
Lenny播客邀请OpenAI的ChatGPT负责人Nick Turley对谈，他分享了ChatGPT从内部项目成长为7亿周活产品的过程，包括产品开发、增长、定价决策等，还阐述了成功原因、增长方法等，为AI创业者带来启发。
这周六，聊聊具身数据、模型与落地场景｜沙龙报名
当下具身智能进入加速期，但具身模型从Demo走向真实世界运行路径复杂，存在技术路线未收敛、数据匮乏等问题。量子位等联合发起沙龙，4月25日周六14:00，一线从业者与研究者将分享经验，探讨具身智能关键环节。
Thinking Machines 发布第二篇博文：用模块化流形让训练更加稳定高效
Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章，提出模块化流形理论框架，通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题，提出流形Muon优化器，还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。
英伟达发布物理AI和机器人顶级开发平台Nvidia Jetson Thor
英伟达官网发布专为物理AI和类人机器人打造的顶级平台Nvidia Jetson Thor。其AI计算能力强劲，相比NVIDIA AGX Orin性能和能效大幅提升，硬件配置、存储、多媒体处理及相机支持等方面表现出色，能应对复杂场景。
一场对话，我们细扒了下文心大模型背后的技术
信通院大模型推理能力评估中，文心X1 Turbo获最高级“4+级”。百度AI Day上，副总裁吴甜解析文心4.5 Turbo和文心X1 Turbo，从多模态、深度思考等方面介绍技术，还展示其在多场景应用成果。