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睡觉也在卷！伯克利Letta新作「睡眠时计算」让推理效率飙升

Letta和UC伯克利研究者提出「睡眠时计算」技术，能让LLM在空闲时间提前思考以提升推理效率，降低推理成本，在多数据集实验中展现优势，在软件工程任务中也有应用。

近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展，但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune，从演化视角衡量视觉Token重要性，保持性能无损同时降低60%推理成本。

当地时间9月1日，Anthropic推出Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1。Fable 5.1科研、编程能力翻倍，成本最高降45%，还能解决实际问题，此次模型竞争转向多方面综合较量。

CUDA代码性能对模型训练与推理重要，但手动优化门槛高。明尼苏达大学团队提出CudaForge，是低成本多智能体CUDA Kernel生成与优化工作流，实验效果好，成本低且具通用性。

国内玉盘AI团队发布《SRDA AI大模型专用计算架构》白皮书，提出全新SRDA计算架构，从硬件源头解决AI算力成本瓶颈。它以数据流为核心，在内存、网络等方面创新，为开发者带来高效、低成本等价值。

阿里通义实验室Qwen Pilot团队发布系列博客剖析大模型强化学习机制与局限，推出新算法FIPO。该算法引入Future - KL机制，解决‘推理长度停滞’问题，在多项测试表现优异，还介绍招聘信息。

昨天开源社区热闹非凡，Kimi 发布 K2.5，DeepSeek 则推出 DeepSeek - OCR - 2，用 LLM 架构替换传统 CLIP 视觉编码器。它核心创新是视觉因果流，能智能规划阅读路径，性能高效且全量开源。

微软分享 TypeScript 7 最新进展，披露用 Go 重写编译器计划，构建速度最高提 10 倍，降低内存占用。默认启用严格模式，是不兼容变更。开发者看法不一，有人赞性能提升，有人忧工具迁移。

据报道，OpenAI的GPT - 5即将到来且早期反馈积极。它在编程领域表现突出，尤其在实际编程任务上有提升，不过其具体形式存疑，改进或多来自后训练阶段的强化学习。

加州大学圣地亚哥分校团队推出AIBuildAI智能体，用户用自然语言描述任务，它就能自动完成AI模型开发。在OpenAI MLE - Bench测试中，其以63.1%获奖率居首，性能媲美人类专家。