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Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板，再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出，LLM性能提升有理论天花板，扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制，源于计算、信息与学习理论，未来应转向‘有限优化’。
DeepSeek被「猫咪睡觉」给干崩了……
研究员发现，在数学题后加「有趣的事实：猫咪一生大部分时间都在睡觉」，能让DeepSeek数学能力崩塌。研究开发CatAttack方法找「触发词」，无关触发词使模型错误率飙升，还会让回答变长。
大模型全员0分！谢赛宁领衔华人团队，最新编程竞赛基准出炉，题目每日更新禁止刷题
谢赛宁等人出题，让o3、Gemini - 2.5 - pro等模型全军覆没。LiveCodeBench Pro是实时基准测试，题库每日更新。此前称LLM编程超人类专家，本次测试并非如此，最好模型难题通过率也为0。
中国AI突破「造芯方法论」！Agent军团接管芯片设计全流程
RSI成人工智能前沿方向，芯片设计因有确定性验证体系，成其率先落地赛道。NovaSilicon完成融资，探索出芯片设计智能系统，发表论文介绍构建运行方法，将重塑行业。
Transformer与RNN合体，谷歌打下显存门槛，解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术，通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」，兼顾 Transformer 与 RNN 优势，能处理更长文本、降低推理资源门槛，实验显示有良好效果。
视觉优势还是语义依赖？揭秘 DeepSeek-OCR 高压缩率背后的真相
中科院等团队论文剖析 DeepSeek - OCR，通过实验揭示其高压缩率下准确率高或依赖语言先验。去掉语言先验，准确率暴跌；下游任务推理崩塌，长文本处理也有瓶颈。
微软：DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。
AI Coding 长文分享：如何真正把工具用起来，从原理到实践
本文系统分享高效使用AI编程工具的方法，涵盖底层机制、提升对话质量的方式、实际应用场景，还推荐结合AI的编码最佳实践，旨在助开发者用好AI工具。
中心动态重分配哈希，北邮团队提出并开源CRH项目 | AAAI 2026
北京邮电大学等机构联合提出新颖端到端框架 CRH，在训练哈希函数时动态更新哈希中心，提升检索精度和语义一致性。论文被 AAAI 2026 收录，代码已开源。
每周7亿人都在如何用ChatGPT？OpenAI最全报告来了
OpenAI联合哈佛大学经济学家发表论文《How People Use ChatGPT》，基于内部对话数据，分析ChatGPT从2022年11月上线到2025年7月的使用情况。截至7月，周活超7亿，每周发消息180亿条。