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砍掉70%内存！陈丹琦团队破解LLM长文本瓶颈
大型语言模型处理长文本时，KV缓存占用内存巨大。陈丹琦团队提出KV足迹作评估标尺，推出分块驱逐与PruLong训练技术，在128K长文本任务中最高降低70%内存，性能损失仅10%。
3D高斯泼溅，可输入视图量高达500！推理速度提升3倍，内存少80%
ZPressor能高效压缩3D高斯泼溅（3DGS）模型的多视图输入，解决其在处理密集视图时的性能瓶颈。它基于信息瓶颈原理，分三步压缩信息，降低内存占用和推理时间，提升3DGS在高视图输入下的性能。
DeepSeek|从零构建轻量级vLLM：Nano-vLLM，吞吐量逼近原版，代码仅需1200行
开源的vLLM能提升LLM推理速度和资源利用率。近日，DeepSeek AI俞星凯从零构建轻量级Nano - vLLM，代码仅1200行。它有离线推理等功能，基准测试显示吞吐量逼近原版。
最新AI眼镜格局报告：百镜大战拉开序幕，阿里DeepSeek高通成幕后赢家
量子位智库推出《AI眼镜「预选赛」格局报告》，分析AI眼镜市场。从产品到技术，如大模型通义千问、DeepSeek成赢家，高通骁龙AR1受青睐，还探讨了各类型AI眼镜趋势、玩家构成等。
大模型公司挖墙脚哪家强？报告：Anthropic人才吸引力是OpenAI的8倍，留存率达80%
风险投资公司SignalFire报告显示，大模型公司人才争夺激烈，Anthropic是大赢家，顶尖AI人才留存率达80%，从OpenAI等公司挖人成效显著，秘诀在于精准挖角、独特文化和产品共鸣。
推理“刹不住车”？新框架让DeepSeek-R1们告别过度思考，已开源
DeepSeek - R1等推理模型能力增强，但出现过度思考问题，如步骤繁冗、表述拖沓、输出冗长。浙大等团队提出Self - Braking Tuning（SBT）框架，能让模型适时终止推理，在多数据集测试中效果显著。
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。
近期必读，Mary Meeker 340页PPT分析AI现状和未来
Mary Meeker发布340页《人工智能趋势报告》，分析AI现状与未来。报告指出AI发展迅速，用户、使用量和资本支出增长前所未有，但也面临变现威胁，如竞争加剧、开源模型崛起和中国追赶，同时AI正深刻改变工作方式。
中兴星云拿下推理总分榜一！SuperCLUE 5月成绩出炉
2025年全球AI大模型竞赛激烈，SuperCLUE发布5月报告，中兴通讯星云大模型Nebula Coder - V6推理专项榜单总分并列第一、总榜并列第二，细分赛道表现佳，且是少数获国家级权威安全认证的大模型。
只用图像也能思考，强化学习造就推理模型新范式！复杂场景规划能力Max
现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息，会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式，以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力，实验显示其性能优于文本规划。