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DeepSeek开源新模型，提出上下文光学压缩：LLM的新记忆方式
DeepSeek开源OCR模型，探索用多少视觉信息让LLM理解文本。实验表明1000字文档约需100个vision tokens，压缩比10倍、准确率97%。还提出模拟人类遗忘等想法，有多种应用场景，且完全开源。
Nature重磅研究：大模型让你变得更聪明还是更笨了？创造力增强还是扼杀了?
《自然》研究表明，大语言模型对创造力的影响取决于任务。简单任务中，它像灵感助推器，分担认知负荷；复杂任务里，易致‘创意固化’，长期依赖还可能使大脑‘变懒’。需按需调节使用。
阿里发布Qwen3-TTS：跨语言混合无缝切换，方言音色全面覆盖！
TTS技术从单一合成进化到多模态表达，但传统模型在跨语言/方言混合场景有不足，商业工具费用高且不开源，开源方案训练数据少。阿里推出Qwen3 - TTS，实现人类级自然度和表现力，功能强大，应用场景多。
从BM25到Multi-Vector：6种Embedding演进路线
文章介绍从BM25到Multi - Vector的6种Embedding演进路线，涵盖Sparse、Dense等类型，分析其痛点、效果、案例及选型建议，还给出不同场景的方案选择和步骤。
从BM25到Multi-Vector：6种Embedding演进路线
文章介绍6种Embedding演进路线，包括Sparse、Dense等，分析其特点、痛点、效果和案例，还给出选型建议，如关键词匹配选Sparse，长文本定位选Multi - Vector，也提及方案选择步骤。
Transformer作者：DeepSeek才有搞头，OpenAI指望不上了
Transformer发明者Ashish Vaswani认为OpenAI等闭源厂商被商业化冲昏头脑，没心思做基础研究。他All in基础研究，坚持开源路线，想打造西方世界的DeepSeek。其团队论文提出颠覆性观点，或降低训练成本。
王兴一鸣惊人！美团首个开源大模型追平DeepSeek-V3.1
美团首个开源大模型Longcat-Flash-Chat发布即引发热议。它在部分benchmark上超DeepSeek-V3.1等，编程能力也出色。技术报告透露美团对大模型的理解，还有新发现，且性能好、训练效率高。
马斯克狂烧14万亿，5000万H100算力五年上线！终极爆冲数十亿
马斯克宣布5年内实现5000万张H100的算力，成本超2万亿美元。他已有Colossus超算集群，Grok系列模型也展现强大实力。目前Colossus 2在分批落地，供电采取多元化措施。
天下武功，唯快不破：LLM高效架构最新最全面综述
大型语言模型虽成就辉煌，但训练成本高、推理延迟大，核心问题源于Transformer架构。这篇综述论文首次系统性梳理高效LLM架构创新方案，分类七大类方法，延伸至跨模态应用，为研究者提供‘效率蓝图’。
身家25亿刀，是四家公司创始人，这位伯克利教授还在给本科生上课
加州大学伯克利分校教授 Ion Stoica 一边教书，一边多次创业成功。他是四家公司联合创始人，包括独角兽企业 Databricks 和 Anyscale。他带领实验室做研究，其创立的 LMArena 获 1 亿美元风投。