ChatGPT 三周年刚刚过去，Sam Altman 却显得分外焦虑。 据 The Information 报道，一份内部备忘录显示，Altman 周一告诉员工，OpenAI 宣布进入红色警报

今年，文本生成领域迎来了从自回归（Auto-Regressive）向扩散语言模型（Diffusion LM）的重要范式转变。然而，长序列训练的不稳定性一直是制约扩散模型发展的核心痛点。

「开源之神」DeepSeek 重磅发布 V3.2 正式版，性能全面超越 GPT-5 High，与谷歌 Gemini-3.0 Pro 平分秋色。

OpenAI，亟需一场翻身仗！今天，全网最大的爆料：GPT-5 基石实为 GPT-4o。自 4o 发布之后，内部预训练屡屡受挫，几乎沦为「弃子」。

昨晚，数学界炸了！AI 数学家「亚里士多德」竟在 6 个小时内，一键破解了 30 年难题的简版，引陶哲轩盛赞。数学领域 Vibe proving 时代来了。

但有人说没有渠道、不知道怎么弄。。。 欸我还能说什么呢？只能是把做小生意的完整逻辑给大家讲一遍，包括：🧵- 怎么选择赛道？ 公域流量：闲鱼实操、小红书怎么玩、公众号机会 私域谈单 SOP

共同一作：洪翔宇，清华大学电子系大四本科生，曾获清华大学蒋南翔奖学金等，曾在NeurIPS，EMNLP，NAACL等顶级会议上发表论文。姜澈，清华大学电子系博士三年级在读，主要研究方向为LLM Int

导读  过去两年，小语言模型（SLM）在业界备受关注：参数更少、结构更轻，理应在真实部署中 “更快”。但只要真正把它们跑在 GPU 上，结论往往令人意外 —— 小模型其实没有想象中那么快。

估值飙升至 3500 亿美元，Claude Opus 4.5 强势登顶企业级市场，Anthropic 正式终结了 OpenAI 的独角戏时代。

Multi-Agent 协作的基石：协议标准化探索之路 摘要 随着 AI Agent 的快速发展，如何让不同的 Agent 之间高效协作、如何标准化 Agent 与外部工具的交互，已成为业界关注焦点…

小红书AI矩阵流量不稳定？用n8n+FastAPI搭建自动化工作流，从选题生成到内容分发全流程自动化，实现年入7位数的增长

LangChain Template 是提示工程的核心组件，用于动态生成模型的输入。掌握 LangChain Template是构建高质量大模型应用的关键技能，它让提示工程艺术走向工程化。

在大模型时代，我们不再满足于让 LLM（大型语言模型）仅仅“回答问题”。如何让模型与真实世界交互？Tools（工具调用） 机制正是解决这一痛点的关键技术。今天，我将带你通过一个完整的实战案例，手把手教

GitHub 变天了！今天起，它不再独立。它再也不是那个为开发者的自由而生的平台，而成了微软 AI 代理工厂的一部分。CEO 宣布辞职，出走创业。终于，一个时代落幕了。

如果说过去数年大模型竞争的焦点在训练规模与能力突破上，那么如今，推理效率正迅速成为影响模型能否落地的关键变量。 从任务属性来看，训练侧重于通过更多算力和数据扩展模型能力，而推理比拼的是谁能以低成本

The whale is back! 就在刚刚，DeepSeek 又悄咪咪在 Hugging Face 上传了一个新模型：DeepSeek-Math-V2。 顾名思义，这是一个数学方面的模型。

深夜，Claude Opus 4.5 重磅出世，编程实力暴击 Gemini 3 Pro、GPT-5.1。才一周的时间，AI 圈就完成了一次闭环式迭代。

在 LLM 优化领域，有两个响亮的名字：Adam（及其变体 AdamW）和 Muon。 它们一个是久经沙场的「守门员」，凭借动量和自适应学习率统治了深度学习的半壁江山，却在面对十亿级参数的混合精度训练

该研究由小米具身智能团队（Xiaomi Embodied Intelligence Team） 共同完成。由该团队的郝孝帅担任核心贡献第一作者，项目负责人则是小米智驾团队首席科学家陈龙。