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不是，微信视频号里现在也能召唤腾讯元宝了？。。。
现在可在视频号评论区用@召唤腾讯元宝。测试发现，它能总结视频内容、提取金句、总结脚本，还能总结菜谱。添加好友后就能使用，未来评论区或成共创聚集地。
英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron，在基准测试中表现出色，准确率与Qwen3等相当甚至更优，生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化，代码和预训练模型将开源。
老年代的“滞留对象”：一次由提前晋升引发的线上内存告警排查
文章以线上环境内存告警排查为例，介绍过程和思路。发现老年代因大量不可达对象占用且未触发FullGC致告警，排查出对象提前晋升是主因，还给出调整参数、减少对象产生等解决办法。
UNC | 发布Bifrost-1，构建“最强大脑”与“顶级画师”的桥梁，低成本实现“文生图”自由
随着AI发展，打造能推理又能创作的系统成为焦点。但让LLM学习视觉创作面临训练成本高和能力受损问题。BIFROST - 1框架在MLLM和扩散模型间建通信信道，解决核心痛点，实验表现出色。
当ChatGPT也开始逐渐成为微信的模样。
OpenAI Blog提出目标是帮用户更好使用注意力，衡量标准是用户是否解决问题后离开，这与张小龙提出的微信“用完即走”理念相似。微信曾在流量时代坚持此理念，如今也面临桥与巢的矛盾。
0.016%参数撬动18%性能：关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术，传统PEFT方法需修改大量参数，新兴ReFT虽只需调整少量参数，但存在不足。本文提出CRFT，仅用0.016%参数量就提升性能，为轻量化推理增强开辟新路径。
入局AI Infra：程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
刚刚，英伟达任命新首席研究科学家！95后，本科来自清华
老黄现身与两位华人合影，确认Banghua Zhu加入Star Nemotron团队，Jiantao Jiao入职英伟达，两人曾联合创办Nexusflow。他们背景硬核，成果丰富，英伟达或借此布局企业级智能体。
揭秘大模型评测：如何用“说明书”式方法实现业务场景下的精准评估
文章系统性介绍业务场景下大模型评测流程，包括需求分析、评测集设计生成、维度设定、任务执行和报告输出。指出评测挑战，如设计维度和集，还给出评测方法及案例，像蚂蚁评测集、业务自动化评测。
AI大模型浪潮下的认知重构：从一个数据老兵的转型思考
作者作为数据老兵，分享接触 ChatGPT 后的转型思考。指出 AI 使编程、数据分析师岗位巨变，填鸭式教育不再适用。强调认知结构是护城河，还探讨了 ETL、数据建模及 AI 原生产品变化。