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警惕!大模型成本倒挂:你正在为模型的多余「思考」买单
一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象,低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集,指出推理token是成本倒挂主因,且实际开销难以预测。
Anthropic:大模型开始意识到自己在想什么!
Anthropic的Jack Lindsey论文《Emergent Introspective Awareness in Large Language Models》对大模型做神经科学受控实验。发现Claude Opus 4/4.1能感知内部念头,区分内外状态,通过检查内部状态一致性判断输出意图。
智能必须基于世界模型?我们和蚂蚁灵波团队聊了聊
上周图灵奖得主 Yann LeCun 认为真正的智能应能在脑海推演,而大语言模型难以触及真实世界。2026 年初,蚂蚁灵波连续四天开源四款具身智能模型,探索从物理交互构建智能的新路径。
“通用大模型微调成为行业模型是伪命题”?医疗 AI 深度重构,传神语联创始人何恩培:孪生智能体能砍 70% 线下复诊工作
本文为《2025年度盘点与趋势洞察》系列内容,传神语联创始人何恩培认为通用大模型微调成行业模型是伪命题。他表示孪生智能体能砍70%线下复诊工作,还分享了医疗AI发展、中医和西医落地方向及突破方向等见解。
Ilya的第一个模型,被曝本月上线
新智元报道,投资人Gavin Baker称Ilya Sutskever创立的SSI本月将发布首个模型。他还提及持续学习等技术或影响英伟达显卡需求,且指出Claude成华尔街“克朗凯特”,带来市场共识同质化。
AI失忆术!只需3个注意力头,就能让大模型忘记「狗会叫」
Meta和纽约大学团队发布论文《From Concepts to Components》,提出SAMD和SAMI方法。前者定位模型概念注意力模块,后者微调强度。能让模型‘失忆’,还可增强推理、控制安全,为AI研究开新方向。
上交×蚂蚁发布 DiagGym:以世界模型驱动交互式医学诊断智能体
上海交通大学与蚂蚁集团等团队提出新训练框架,构建面向医学诊断的世界模型DiagGym,训练诊断智能体DiagAgent,还设计评测基准DiagBench。实验显示该框架下的智能体表现优于先进模型,代码等已开源。
北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考:Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》,回顾利用测试时计算研究进展,探讨激励模型思考方式,介绍思维链、并行采样、序列修订等策略,还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。
最新视觉大模型 DINOv3论文精读(逐段解析)
DINOv3是突破性自监督视觉基础模型,其创新围绕数据与模型协同扩展、Gram锚定技术、多阶段训练策略。它解决传统自监督学习难题,在多任务上无需微调达最优,为计算机视觉树立新标杆。
TreeHop:无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答(MHQA)任务有挑战,现有方法依赖LLM,计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案,摒弃LLM,通过嵌入空间动态更新,降低延迟、减少模型参数量,还在主流数据集表现佳,适合工业应用。