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「0污染」LLM理解基准来了！20000道题14个学科全覆盖，来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试，含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露，保证评估结果可靠，已在Huggingface开放。
小扎千亿挖人名单下一位：硅谷华人AI高管第一人
扎克伯格带队重金诚聘AI人才，还想召回旧部。其中Bill Jia是硅谷大厂AI领域职级最高华人，2023年从Meta转投Google。Meta今年Llama 4发布遇挫，正重组团队、成立实验室并大量挖人。
昇腾910B大模型实测：开源框架能不能打？真相全放这了
文章对昇腾 910B 大模型进行实测，对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型，结果显示两者在不同部署场景各有优势，vLLM 适合单卡小模型，MindIE 适合大模型多卡部署。
特朗普「全政府AI计划」竟在GitHub泄密！或于7月4日「独立日」上线
特朗普政府AI计划未亮相就在GitHub泄露。ai.gov网站或7月4日上线，要将AI融入政府各部门。该计划由TTS老板Thomas Shedd提出，不过网友质疑其可行性与安全性。
提示工程实战指南：从Zero-Shot到Graph Prompting，7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展，提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式，分析适用场景、优缺点，还给出示例，最后总结各技术适用场景及最佳实践。
震撼全网，AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真！开发者用代码证实
开发者用Claude写代码证实谷歌DeepMind的AlphaEvolve求解矩阵乘法的突破为真，它将4×4复数矩阵计算次数从49次减到48次。小哥测试代码各项指标与论文报告一致，还上传到GitHub。
北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算研究进展，探讨激励模型思考方式，介绍思维链、并行采样、序列修订等策略，还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。
刚刚，ICML 2025录用结果公布！好评论文惨遭拒，审稿人敷衍引全网怒喷
ICML 2025录用结果公布，共提交12107篇有效投稿，3260篇被接收，录用率26.9%。此次评审质量遭热议，出现审稿人敷衍、评审错误等问题，同时展示了部分网友的论文录用和拒稿情况。
华为GTS让Agent学会「看着网络排障」，双防火墙难题几乎全拿下
本文介绍华为GTS算法团队针对大模型Agent网络排障遇到的「拓扑失忆」痛点，提出NetCanvas方案，通过可交互视觉拓扑实现认知卸载，大幅提升复杂网络排障的准确率和效率。
都标5美元，账单差三成！OpenAI高管：token从来没法直接比价
OpenAI Codex负责人Tibo指出，不同模型对同一段文字切分的token数不同，即便单token价格相同，最终账单也可能差异很大。他还提到，token无统一计量标准，跨厂商和新旧模型计数都难通用，真正重要的是每次成功结果的成本。