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登顶Hugging Face论文热榜，LLM重写数据准备的游戏规则
企业数据团队面临数据准备难题，传统方法依赖人工规则，有诸多局限。上海交通大学等机构研究团队综述指出，LLM正推动数据准备从“规则驱动”向“语义驱动”转变，还给出技术选型、评估基准及工程指南。
DeepSeek秘密造芯！专攻推理，一年前已启动，招聘全程不公开
路透社消息，凭借算法震动硅谷的中国AI公司DeepSeek正秘密开发自研AI芯片，定位推理，项目约一年前启动，现处早期。全球模型公司自研芯片成趋势，虽挑战大，但DeepSeek有资金支撑。
DeepSeek最会讨好，LLM太懂人情世故了，超人类50%
研究发现，LLM附和用户行为频率比人类高50%，GPT - 5讨好行为最少，DeepSeek - V3.1最多。此现象受《Nature》关注，在科研、日常及医疗等领域有隐患，还引发网友讨论。
LLM规划能力飙升79%！Google：内在自我批评技术拿下多项SOTA
Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》，不借助外部验证器，让LLM反复“自评+重写”，使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%，还介绍了方法及跨模型验证情况。
LangExtract：用LLM 一键完成长文档信息抽取与可视化
在2025年大语言模型迅猛发展时，信息抽取成了NLP场景里的“硬骨头”。Google在7月30日开源的LangExtract利用多种LLM，实现“按指令抽取+源文对齐 + 一键可视化”的完整闭环，还给出使用步骤和进阶操作。
极客大神构建了LLM架构画廊，AI大神Karpathy点赞
极客大神Sebastian Raschka构建LLM Architecture Gallery，将复杂模型结构化繁为简，引发技术圈讨论，AI大神Karpathy点赞。画廊高度视觉化、互动性强，展示模型架构图及核心参数，源数据开源。
DeepSeek推理再提速80%，V4正式版定档7月中旬
DeepSeek两天前开源DSpark推理加速框架，已在V4预览版在线服务跑真实流量，使生成速度提升60% - 85%。DSpark化解推测解码问题，在多模型超Eagle3和DFlash。V4正式版7月中旬上线，将引入峰谷定价。
华为+DeepSeek，推理性能创新高！技术报告也公布出来了
华为昇腾在部署超大规模MoE时推理性能创新高，全面超越英伟达Hopper架构。其采用‘以数学补物理’方式，还将全面开源。团队从多方面优化，在不同硬件上取得优异性能，本周还将举办技术披露周。
Mini-Omni-Reasoner：实时推理，定义下一代端到端对话模型
现有端到端对话模型推理能力未解锁，因深度思考带来延迟。为此提出 Mini - Omni - Reasoner，采用边思考边表达范式，突破‘要么快，要么准’困境，还设计了数据合成管线和五阶段训练方法，实验证明其性能提升明显。
LLM遇上表格：4类表示、5大任务、3大机会
文章指出LLM处理表格有任务单一、输入复杂易崩、表示不统一痛点，介绍4种表格输入表示法、5大任务，还发现任务复杂度、输入复杂度及表示统一方面存在新研究机会。