「大模型开源」共找到 10301 篇相关文章
Zero-RAG，对冗余知识说“不”
文章指出大语言模型知识冗余，RAG 检索效率低。复旦大学邱锡鹏提出 Zero - RAG，能精准识别并剪除冗余知识，砍 30%语料准确率掉点小，检索延迟降 22%，还介绍了其技术方案。
想清楚再动手：具身智能也要学会脑补未来和择优执行 | RSS 2025
近年来基础模型在具身智能领域能力惊人，但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架，结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’，解决部署智能难题。
Claude Sonnet 4.5来了！能连续编程30多小时、1.1万行代码
十一假期前，DeepSeek 开源新模型 V3.2 - Exp，深夜 Anthropic 发布 Claude Sonnet 4.5，自称世界最好编码模型，自主编码时长超 30 小时，还带来系列产品升级，在多方面表现优异。
The Batch: 867 | 印度推动本土人工智能建设
印度在资金有限、语言与方言众多情况下，正加倍努力建设本土大模型。政府资助初创企业、调配算力，多家公司研发多语言模型，虽面临挑战，但旨在开发符合自身需求的人工智能。
Claude Mythos其实没那么神？AI发现bug其实早已是寻常
VIDOC Security Lab博客指出Claude Mythos实力或被高估，用LLM发现漏洞早有先例，他们用多模型扫描开源项目也发现诸多漏洞。AI辅助漏洞发现成威胁，企业需用AI对抗AI积极防御。
A 路径 VS B 路径：先攻新加坡还是直取美国？中国科技出海的生死选择题
文章围绕中国科技出海展开，对比 A、B 路径，分析中美市场特点，指出中国软件市场是试炼场，还阐述开源项目全球化路径，认为新加坡可作出海首站，最后推荐 AICon 北京站活动。
实测Qwen3.8-Omni-Flash：全模态Agent有了“白菜价”
本文是对千问最新推出的Qwen3.8-Omni-Flash全模态模型的实测，该模型大幅降低全模态Agent使用成本，API价格远低于竞品，开放1M上下文免费测试额度。
告别黑箱解释！首个潜变量自动解释框架 | CIKM'25
深度生成模型内部运作如「黑箱」，潜变量意义难捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架，经数据扰动、智能提示、不确定性评估三步，为潜变量生成易懂解释，提升模型解释质量与可靠性。
Cursor定价又更新，直接变成" 买API "，Coding 产品包月模式走不下去了
Cursor一年三变价，9月15号后个人版按模型推理用量计费，有Pro、Pro Plus、Ultra方案，还对大学生免费计划二次验证。因模型成本涨、竞争大，包月模式难以为继，多家编程工具都调整定价。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。