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突发:ALSM大裁员,重点“砍向”管理者!网友:经理越多,收入就少
全球半导体光刻机巨头ASML宣布因全球成熟制程设备需求放缓及出口监管收紧,计划全球削减约1700个岗位,主要是管理层,引发技术社区对管理膨胀问题的讨论。
Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升,还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式,及平衡成本等方面的经验。
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DeepSeek开源MoE新利器LPLB:基于线性规划,专攻训练动态负载不平衡
DeepSeek在GitHub开源LPLB,这是基于线性规划的并行负载均衡器,用于优化MoE模型专家并行工作负载分配。它通过动态重排序、副本构建等机制实现动态负载均衡,支持多种拓扑结构,但也存在成本估算等局限性。
内存直降50%,token需求少56%!用视觉方式处理长文本
在NeurIPS 2025论文中,南京理工大学等校研究团队提出VIST框架,为大语言模型长文本高效推理提供视觉解决方案。它模仿人类阅读机制,让模型具备选择性阅读能力,减少Token需求和内存使用。
Karpathy「疯狂之作」:100美元、4小时,就能训练你自己的「小型GPT」
AI传奇人物、前特斯拉AI总监Karpathy推出开源项目「nanochat」,以不到8000行代码复现ChatGPT全流程,只需一台GPU、约4小时、成本仅百美元。项目在GitHub上线不到12小时获4.2k星标。
多模态后训练反常识:长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现,多模态视觉语言模型中,长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集,分析各方法表现及组合策略困境,还给出实验发现与未来研究方向。
B站发布最强零样本TTS,IndexTTS2情感可控、时长精准
在大规模TTS系统中,自回归模型难精准控制语音时长。Bilibili推出IndexTTS2,支持两种生成模式,实现情感表达与音色解耦,引入GPT潜在表示,设计‘软指令’机制,降低情绪控制门槛。
英伟达、港大等发布创新KV缓存,实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型,英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算,还提出基于置信度的平行解码策略,测试显示能加速且保持生成质量。
数学推理热潮下的冷思考!如何训练真正"全能"的推理模型?
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现,发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法(RL vs SFT)决定能力泛化,SFT像‘填鸭’,RL似‘思维健身’,为构建通用推理智能体提供新路径。