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多模型共享 GPU 内存，Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点，伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具，通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念，按需分配，测试显示能提升效率，安装简单、兼容性好。
骂得越狠，ChatGPT回答越准！PSU研究实锤，狂飙84%准确率
宾夕法尼亚州立大学团队研究发现，对ChatGPT越粗鲁，它回答越准。实验用含50个基础问题的数据集，改写为五种礼貌等级共250个prompt测试，非常粗鲁时准确率达84.8%，非常礼貌为80.8%。
曾拒15亿美金，超级天才Andrew Tulloch重返Meta，Thinking Machines Lab痛失联创
扎克伯格今年挖角动作不断，此前向Thinking Machines Lab开高价被拒，主角Andrew Tulloch曾拒绝超10亿美元报价。如今他离职将重返Meta，其加入能否为Meta超级智能注入新动力，值得期待。
刚刚，全球首个GB300巨兽救场！一年烧光70亿，OpenAI内斗GPU惨烈
为争夺有限GPU，OpenAI内部争斗激烈，2024年算力投入70亿美元仍不够。微软发布全球首台GB300超算专供OpenAI，可让万亿LLM数天训完。OpenAI建立资源分配机制应对挑战。
语音“PS”来了！蚂蚁又放大招，ASR+TTS+编辑的全能语音模型开源了！
在大模型浪潮下，语音领域迎来“整合与统一”趋势。阿里蚂蚁团队推出端到端统一语音模型Ming - UniAudio，能在一个框架下完成识别、生成、编辑等任务，语音编辑能力创新，开发者上手简单。
Agent下半场！比Prompt更重要的是「上下文工程」，Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程，指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程，探讨了其与提示工程区别、重要性，给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
Claude Sonnet 4.5 发布，30 小时自主编码刷新行业纪录
Anthropic发布Claude Sonnet 4.5，号称最强编程模型，自主编码达30小时。它性能超GPT-5等，Claude Code升级，文件处理、API能力增强，价格不变，多平台集成，还通过白盒审计提升安全性。
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0机器人模型，离通用机器人又进一步
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0模型，用神经物理网络让机器人理解力学规律。它支持两种模式，融合多模态信息，架构精妙。经测试性能强，已真机部署。开源降低门槛，有望推动行业发展。
大模型破译甲骨文创下新SOTA！复旦团队推出新框架
复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架，构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高，零样本破译能力强，还能为未破译甲骨文输出可解释分析文本，助力考古工作。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0，基于MCP架构，降低技术门槛与学习成本，让科研专注创新。