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我们开源了一个可以降低 AIGC 率的模型
毕业季学校查 AI 率，作者为降 AIGC 率，经尝试不同路径后训练出模型。介绍训练数据和过程，包括 SFT、DPO 各阶段，展示改写效果，还开源模型和数据，最后引发对教育检测的思考。
拒绝计算“一视同仁”！Elastic Attention：让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高，现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention，引入轻量级Attention Router，具备动态路由等亮点，在主流模型测试中效果好。
Token售卖已无溢价、大模型公司转型“系统商”？记忆张量 CTO 李志宇：智能体能力会拉开差距，长期记忆与状态管理成竞争核心
InfoQ 采访记忆张量 CTO 李志宇，他指出 Scaling up 经济效益下降，大模型公司正变系统公司，核心是长期记忆与状态管理能力。2026 年若模型无代际差，价格战或加剧。智能体是主赛道，但现有模型推理能力不足。
数千大模型全跑「中国芯」！最后一公里已「焊」通
国产芯片运行大模型需额外适配，魔乐社区以开源模型推理适配协作模式破局。它推出‘模型推理适配协作计划’，联合多方力量，打通国产算力与大模型应用‘最后一公里’，还举办赛事激发创新活力。
这篇超有用！手把手教你搭建 AI 产品 Evals
文章指出AI下半场模型评估比训练更重要，做好Evals是当下AI产品开发刚需。介绍了Evals重要性、三种方法、通用评估标准等，还教你从零构建Evals及设计注意事项，助你快速上手评估。
中科院类脑大模型SpikingBrain，2%数据，百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍，训练数据仅为2%。该模型采用新架构，降低计算复杂度，还可转换现有模型，且在国产GPU完成训练。
CL-Bench的故事没有结束，生成式CL-Bench：GENIUS来了
北大团队发布GENIUS，用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集，测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板，还提出免训练注意力校准机制提升性能。
从静态模型到数字生命体：自进化AI Agent综述
近年大型语言模型催生AI智能体发展，但现有系统依赖人工预设，难适应动态环境。论文提出自进化AI智能体，可通过环境反馈自动优化，还提出三定律、四阶段范式演进模型等，开源EvoAgentX框架。
苹果或搁置自研模型，转向依赖OpenAI或Anthropic
苹果正考虑用第三方AI模型驱动Siri，这是其在AI竞赛中的重大转向。目前苹果多为自研技术，评估外部模型项目已启动，虽未做最终决定，但或借此摆脱AI落后声誉。网友对此看法不一。
开源大模型实战：GPT-OSS本地部署与全面测评
2025年8月5日，OpenAI发布GPT-OSS-120B和GPT-OSS-20B开放轻量级语言模型，采用Apache 2.0开源许可证。文章介绍通过Ollama本地部署GPT-OSS -20B模型的方法，并对其进行AI幻觉、算法、SQL、数学题等测试。