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小红书hi lab首次开源文本大模型，训练资源不到Qwen2.5 72B 的四分之一
6月6日，小红书hi lab团队首次开源文本大模型dots.llm1，采用MIT许可证。该模型激活参数量140亿，总参数量1420亿，上下文长度32K。训练资源不到Qwen2.5 72B的四分之一，在多个测评中表现出色。
2026“企业 Agent 上岗元年”？零一万物六大判断定义企业多智能体，不再沿用大厂标准化产品模式”
1月5日，零一万物发布《中国企业智能体2026六大预判》，展示“万智2.5企业多智能体”。基于实践总结六大核心预判，还升级万智平台，不沿用大厂标准化模式，规划企业多智能体进化“三步走”布局。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。
AI还不会独自问诊，o3准确率仅为51.12%，上交大×SII开源高难度复杂疾病诊断测评集
上海交大与SII团队开源高难度复杂疾病诊断测评集DiagnosisArena。测试显示，现有大模型在复杂临床诊断任务中表现不佳，o3准确率仅51.12%，且选择题设置无法反映其真实能力。
训练提速4.6倍！FP4+BF16双轨并行，NVIDIA×港大×MIT联手重新定义扩散模型训练速度上限
NVIDIA、港大、MIT团队提出Sol - RL，采用「FP4先探索、BF16再训练」框架，将扩散模型训练收敛速度最高提至4.64x，在速度与对齐效果间给出工程可行解法。
81岁老板一边狂赚1000亿成全球首富，一边公司大裁员！老员工自嘲：“我们被 GPU 替代了”
81岁的甲骨文联合创始人拉里·埃里森一日财富暴涨近千亿成全球首富。虽甲骨文营收利润未达预期，但AI订单量大，股价创新高。同时，公司大规模裁员，员工自嘲被GPU替代。
一次汇报，资源投入暴涨数十倍：快手大模型推荐以 1/12 成本突围，技术负责人亲历的革新故事
InfoQ 专访快手科技副总裁周国睿，他分享了快手大模型推荐技术投入挑战、决策过程等。如汇报后资源投入涨数十倍，以 1/12 成本突围。还阐述推荐系统变革、技术押注及未来推荐系统突破点等观点。
RL 效率无损飙升 3 倍：厦大-Shopee-清华联合首创，将投机解码首次引入 RL，推理能力稳如初！
传统RLVR训练中，rollout阶段耗时成瓶颈。厦大 - Shopee - 清华联合团队提出SPEC - RL，将投机解码引入RL，训练提速2 - 3倍，避免重复生成，与主流算法兼容，在多项基准测试中性能稳定。
基于大模型（LLM）的自选股智能分析系统，让AI帮你盯盘，每天自动推送分析报告
daily_stock_analysis是基于LLM的自选股智能分析系统，免费零成本运行，获6.3万Star。它多市场覆盖、聚合多源数据，自动生成决策报告并推送。有零成本运行等五大亮点，还给出上手步骤、适合人群。
消费级显卡跑大模型训练门槛再降：Qwen3-1.7B强化学习只需5GB显存
消费级显卡跑大模型训练门槛再降，Unsloth AI的FP8精度强化学习方案让Qwen3 - 1.7B的GRPO训练只需5GB显存且性能无损。该方案与TorchAO合作，有推理优势，还在内存优化等方面表现出色。