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上下文工程(Context Engineering)综述:大模型的下一个前沿

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DeepSeek推理最高提速6倍!开源研究:加装「思维进度条」,计算量减少30%

特拉维夫大学团队开发新方法,给LLM推理任务装进度条,控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置,干预TPV可“超频”“降频”,模型已在GitHub开源。

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Karpathy最新分享!给大模型做好“服务”将是巨大机会

近日,Karpathy在AI Startup School演讲,提出AI正从根本改变软件。他将软件分三个时代,认为LLM是全新操作系统,还指出其特长与局限,点明AI时代两大机遇:部分自主应用和构建Agent友好工具。

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Claude 4发布!世界最强编程模型来了

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ACL 2025 | 清华&港中文提出 MorphMark:全新理论视角破解大模型水印效力与文本质量的两难困境

随着大模型广泛应用,AI 生成内容追溯和版保护成问题,现有水印技术面临效力与文本质量的矛盾。清华和港中文团队提出 MorphMark 自适应水印框架,动态调强度,在多模型实验中表现优。

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Ilya的首个模型来了!

掌握内幕的草莓哥爆料,Ilya正构建以TTT为核心的小型推理引擎。他预见传统大模型的死穴,SSI将TTT概念落地,其引擎在数据效率等方面优势明显。SSI获投资,本月或发新模型。

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