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和一线研究员的闭门讨论：蒸馏变难后，下一步的重点是什么？
本文整理拾象邀请多家头部模型厂商一线AI研究员的线下闭门讨论，围绕大模型前沿方向分享业内共识与分歧，涵盖Computer Use、RSI、模型蒸馏、训练数据、数据生意等核心议题，干货密度高。
黄仁勋倡议的开源联名信，Anthropic 为何不愿签名?
黄仁勋分享支持开放权重模型的联名信，NVIDIA、Google等公司联署，Anthropic缺席遭网友讨伐。Anthropic研究人员回应引争议，这场讨论或存在错位，分歧关键在于发布前评测能否支持模型权重长期外授。
外卖公司也能搞AI？
昨天凌晨美团悄悄开源560B参数的MoE大模型LongCat-Flash-Chat，引发国外网友疑惑。该模型推理速度超100 tokens/秒，基准测试表现出色，多项设计解决实际问题，贴合美团业务需求。
LLM总是把简单任务复杂化，Karpathy无语：有些任务无需那么多思考
随着推理大模型和思维链普及，大模型有了‘深度思考’能力，但现在有些偏科，简单任务也复杂化。AI大牛Andrej Karpathy发长文指出该现象，认为是基准测试优化所致，大模型发展不能只追求分数。
上下文工程的崛起：提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统，技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具，其重要性日益凸显，且与提示词工程有明显区别。
DSpark推理速度提升80%后，OpenAI宣布新方法将推理成本降低了一半
近日，OpenAI 工程师开发优化技术，将模型推理成本降一半。业内猜测或基于公开成果，也有人认为是模型量化。此前 DeepSeek 推出 DSpark，使 V4 模型推理速度提升 60%-85%，还引入峰谷定价机制。
35天，版本之子变路人甲：AI榜单太残酷！
LMSYS榜单揭示大模型残酷现实，如Claude 3 Opus从榜首暴跌，大模型“霸主保质期”仅35天，这对应用层开发者是降维打击，未来生存要么做“游击队”，要么挖掘模型无法碾压之物。
爆火论文颠覆RL认知！「错误奖励」让LLM推理暴涨24.6%，学界惊了
最新爆火论文颠覆传统RL训练认知，华盛顿大学等团队证实「伪奖励」可让LLM推理性能提升。研究设置多种伪奖励形式实验，发现其对Qwen模型有效，但并非对所有模型都有效。
爆火一周后，Jev正式全面开放：一个“不会说话”的AI，为何风靡硅谷？
本文报道爆火硅谷一周的AI模型Jev正式全面开放，该模型由前OpenAI研究员团队打造，不同于传统大模型，不聊天不生成文本，仅做结构化判断，主打低成本快决策，引发开发者圈热议。
全景视觉的Depth Anything来了！Insta360推出DAP，200万数据打造全场景360°空间智能新高度
Insta360等团队推出全景度量深度基础模型DAP，构建200万量级全景数据引擎，设计三阶段伪标签管线，在模型架构上也有创新，在多项测试中效果优异，项目代码与模型已开源。