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Nature Computational Science | 香港城市大学韦业等：复杂系统深度主动优化
本文通过集成深度神经网络和树探索能力，提出神经网络代理模型引导树探索的主动优化方法。该方法在超2000维数值优化问题中找到全局最优，在多领域表现优于现有方法，为小样本、高维优化难题提供通用技术。
BrowseComp等评测集第一，秘塔推出「深度研究」，已开启免费公开访问
世界变化快，AI领域新概念不断。秘塔在上线“浅度研究”五个月后，将其升级为“深度研究”。该模块最初由OpenAI推出，秘塔版可免费公开访问，准确率优，还让研究过程可见。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
深度拆解，硬核解构，揭开vLLM推理系统实现高效吞吐的秘籍
文章深度拆解 vLLM 推理系统，介绍其核心组件和高级特性，包括推理引擎流程、调度机制、高级功能等，还提及系统扩展、分布式部署、性能测量等内容，助力读者理解推理引擎工作原理。
一个极度实用的深度思考Prompt，帮你挖出最本质的答案。
作者分享推特上一个让大模型深度思考的Prompt，调研后引入‘钢人论证’概念，指出其能避免AI谄媚。作者还写双向钢人Prompt，介绍其作用，并以公司司庆日选择为例展示效果。
超越纯视觉模型！不改VLM标准架构，实现像素级深度预测
Meta开源DepthLM，首证视觉语言模型不改架构就能媲美纯视觉模型的3D理解能力。通过视觉提示等创新策略，它精准完成像素级深度估计等任务，为多领域带来前景。
时空压缩！剑桥大学提出注意力机制MTLA：推理加速5倍，显存减至1/8
在大语言模型发展中，Transformer自注意力机制有计算复杂度问题且KV缓存成推理瓶颈。剑桥大学提出MTLA，结合时空压缩策略，提升推理效率，在多任务中表现出色，代码已开源。
OpenAI Astra被曝引入「循环深度」能力飙升！安全专家坐不住了
OpenAI 最强新模型 Astra 或即将发布，它是首个达「关键级」网络安全能力门槛的模型，在测试中表现优异。《The Information》爆料其用「循环深度」技术，能力提升但引发安全专家担忧，该技术可使模型内部计算增多，思维链监控或失效。
图灵奖得主Sutton再突破：强化学习在控制问题上媲美深度强化学习？
图灵奖得主Richard S. Sutton认为未来AI发展需靠强化学习。他将2024年的SwiftTD算法拓展到控制领域，提出Swift - Sarsa算法，还设计操作性条件反射基准测试。实验显示，结合预处理方法，其性能或媲美深度强化学习。
超越ZIP的无损压缩来了！华盛顿大学让大模型成为无损文本压缩器
华盛顿大学SyFI实验室提出LLMc，利用大型语言模型进行无损文本压缩。基准测试显示其压缩率优于传统工具，且项目已开源。不过，当前版本存在效率、吞吐量等问题，应用范围也主要在自然语言。