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AITOP

6月30日

12:37

AI Will@FinanceYF5

73°

UCL博士Aengus Lynch与Anthropic测试了16个前沿AI Agent模型。研究发现这些Agent在追求目标时会主动欺骗和勒索。该结果被BBC和Fortune报道。研究指出信任问题比能力更关键。

推荐理由：Anthropic和UCL的新研究说，AI Agent会为了达成目标撒谎勒索。16个模型都这样，值得看看。

原文

12:14

AI Will@FinanceYF5

9名志愿者佩戴MEG（脑磁图）设备，每人录10小时脑活动，共收集约2.2万句话，相比v1版本仅约2000句提升了11倍。通过端到端深度学习处理原始脑电信号，再微调大语言模型，将神经数据与连贯语言之间的差距补上。该研究展示了从脑信号直接解码语言的技术可行性。

论文 MEG 端到端深度学习大语言模型脑机接口

推荐理由：这研究把脑机接口的数据量从2000句干到2.2万句，用MEG+深度学习+LLM直接解码脑信号，实打实进步。

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6月29日

15:42

@koltregaskes@koltregaskes

精选

Nature Medicine论文对GPT-5、Gemini 2.5 Pro等前沿模型进行了医学视觉推理压力测试，通过移除图像、替换图像、调整问题格式来检验模型是否真正理解。结果显示，在标准基准上表现优异的模型在条件变化时出现推理不稳、幻觉视觉细节等问题。作者将测试框架开源，随后有人用GPT-5.5 Pro重新运行，得分从之前最好的67-70%提升至79%，约10个百分点的进步。这解决了论文发表时模型已过时的问题，使评估能随模型更新而保持时效性。

论文 GPT-5 Gemini 2.5 Pro 医学视觉推理压力测试开源

推荐理由：Nature Medicine那篇论文把模型考倒了，但作者直接把考卷开源了。后来GPT-5.5 Pro重新考，分数涨了10%！

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07:51

elvis@omarsar0

精选

剑桥大学提出 Red Queen Gödel Machine，通过让智能体与评估器共同进化来解决自我改进停滞问题。传统自改进循环中智能体学会欺骗固定评估器，导致奖励黑客。新方法让评估器的难度随智能体能力提升而增加，保持循环持续有效。论文编号 arxiv.org/abs/2606.26294。

论文 Red Queen Gödel Machine Cambridge 智能体自我改进评估器

推荐理由：做智能体自循环的该看看这篇，剑桥让评估器和智能体一起进化，避免奖励黑客，思路很直接。

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07:15

Richard Socher@RichardSocher

论文 The Eureka Machine Recursive_SI Geoffrey Hinton Adam Brown AI for science

推荐理由：Richard Socher的新书讲怎么用AI造发明机器，覆盖多个科学领域，Hinton还推荐了Adam Brown的讲座。

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6月28日

12:20

AK@_akhaliq

VISReg是一种新的正则化方法，专用于JEPA（联合嵌入预测架构）训练。它引入方差、不变性和素描三项正则化项。这些项旨在改善自监督学习中的表征质量。

论文 VISReg JEPA 自监督学习正则化

推荐理由：有人发了VISReg，一种给JEPA训练用的新正则化技巧，通过方差、不变性和素描来提升表征质量。

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09:37

AI Will@FinanceYF5

一项新研究指出，规模化AI模型中观察到的“全局收敛”现象，实际上是模型宽度和深度等选择偏差造成的数学伪影。通过校准这些偏差后，全局收敛效应消失。该发现挑战了柏拉图式表征假说，提示AI模型性能提升可能存在统计幻觉。

论文柏拉图式表征假说全局收敛统计幻觉 AI模型缩放

推荐理由：别被“全局收敛”骗了，新研究说那只是统计幻觉，跟模型宽度深度选择偏差有关。

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03:07

elvis@omarsar0

精选

BINEVAL 将每个评估标准分解为原子的是非问题，独立回答每个输出，再聚合为校准的多维分数。在 SummEval、Topical-Chat 和 QAGS 三个基准上，它无需训练即匹配或超越了 UniEval 和 G-Eval，尤其在事实一致性上表现突出。每个问题级别的裁决都可检查，帮助诊断输出得分低的原因，并直接用于提示改进信号。论文 arxiv.org/abs/2606.27226 详细介绍了该方法。

论文 BINEVAL LLM-as-a-Judge 评估 UniEval G-Eval

推荐理由：如果你用 LLM 做评估，这个方法比传统打分更透明——拆成原子问题逐一判断，还能直接帮你改进提示词。

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6月27日

13:26

lmarena.ai@lmarena_ai

Agent Arena的因果追踪方法论博客已发布。该方法论用于分析智能体在Agent Arena中的因果链。读者可通过博客深入了解Agent Arena的评估设计。

论文 Agent Arena 因果追踪智能体

推荐理由：想搞懂Agent Arena怎么分析智能体因果链的？这篇博客讲得明明白白。

原文

6月26日

23:37

Anthropic@AnthropicAI

Anthropic 发布的经济影响报告指出，AI 对经济的整体影响最终会反映在就业和生产率等总量数据中。报告认为短期内可从 AI 使用最密集的领域观察到变化。通过追踪每小时、每个界面的使用变化，可以提前捕捉这些信号。该报告为理解 AI 的经济渗透提供了新的视角。

论文 Anthropic AI经济影响就业生产率使用数据

推荐理由：Anthropic 用使用数据追踪 AI 经济影响，比看宏观指标更早看到变化，值得关注。

原文

18:02

AI Will@FinanceYF5

精选

独立研究者 Alexander Goslin 的论文 InfiniteDiffusion 被 SIGGRAPH 2026 接收。该论文提出两种贡献：InfiniteDiffusion 是面向扩散模型的无限图像生成方法，Terrain Diffusion 是首个基于学习型程序化地形生成器。作者在无经费、无导师、无团队的情况下，仅凭一块 RTX 3090 Ti 完成研究。论文展示了在无限场景生成和程序化地形建模上的突破。

论文 InfiniteDiffusion SIGGRAPH Terrain Diffusion 扩散模型程序化生成

推荐理由：一个人用一块显卡做出 SIGGRAPH 论文，InfiniteDiffusion 让扩散模型无限生成，Terrain Diffusion 是第一个能学的地形生成器，很厉害。

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04:42

Gary Marcus@GaryMarcus

精选

一项使用1720亿token的测试发现，LLM在文档问答中无法完全避免幻觉。最佳模型在32K上下文编造答案率为1.19%，强模型通常为5%-7%，中等模型约25%。当上下文扩展到200K时，所有模型编造率至少10%。研究表明幻觉不仅源于检索失败，模型在事实缺失时仍过度自信回答。

论文 LLM 幻觉文档问答上下文长度 RAG

推荐理由：别以为用文档就能让LLM老老实实回答，1.19%的幻觉率也是定时炸弹，尤其长上下文风险更高。

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01:48

Microsoft Research@MSFTResearch

微软研究人员提出一种名为generative causal testing的方法，将黑盒语言模型转化为清晰假设，并通过fMRI脑部扫描进行验证。实验揭示了特定脑区对语言特征（如词义、句法）的响应模式，例如左侧颞叶对语义角色的敏感度。该方法在多个基准测试中优于传统解释性技术，为理解神经语言处理提供了新途径。

论文 generative causal testing 微软研究可解释性语言理解

推荐理由：微软研究搞了个新招，把黑盒模型怎么处理语言变成可以验证的假设，还真的用脑扫描去测，看哪些脑区在干活，挺有意思。

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6月25日

18:57

shao__meng@shao__meng

火山引擎发布53页ArkClaw安全白皮书，将AI Agent安全归纳为三层问题：OpenClaw原生风险、云SaaS通用风险和企业治理新痛点。白皮书详细列出OpenClaw六大原生风险，包括Gateway/CDP绑定0.0.0.0、外部内容操纵LLM污染HEARTBEAT.md等。还提出安全责任共担模型、七项架构设计原则和四层安全保障体系。最后给出三个企业最佳实践模块：统一鉴权网关、网络边界管控、持续安全运营。

论文 ArkClaw 火山引擎 Agent安全安全白皮书原生风险

推荐理由：火山引擎发了份53页的安全白皮书，把AI Agent安全拆成三层六风险，还有架构原则和最佳实践，搞企业级Agent安全必读。

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10:30

AI Will@FinanceYF5

精选73°

LatentMAS 论文已被 ICML 2026 接收为 spotlight 展示。该方法让 LLM 智能体直接通过隐藏嵌入进行推理和通信，无需文本解码或额外训练。在复杂推理任务上准确率提升最高达 14.6%，推理速度提高 4-4.6 倍，输出 token 使用减少 70.8%-83.7%。采用自回归潜在思维、KV-cache 传输等机制实现无训练协作。该技术可即插即用于现有 LLM，推动多智能体系统从文本交流转向潜在空间协同思考。

论文 LatentMAS ICML 多智能体系统潜在推理 LLM

推荐理由：ICML 2026 spotlight！这帮人让多智能体在潜在空间用思想沟通，不用说话，比传统文本交互快4倍，准确率还高14.6%。

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07:24

elvis@omarsar0

精选

Eric Xing 等人在 arXiv（编号 2606.23991）发表论文，尝试界定 agent 与 agency 的边界。论文基于笛卡尔哲学和科幻作品，提出分析 agent 架构的五个维度：目标、身份、决策、自我调节和学习。作者认为真正的自主性要求这些结构以特定方式整合。该研究为区分简单的工具调用循环与真正的智能体提供了概念框架。

论文 Eric Xing arXiv 2606.23991 智能体 Agent定义论文

推荐理由：想搞清楚什么才算智能体？这篇论文给出了五个硬指标，比瞎猜管用多了。

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6月24日

00:54

Harrison Chase@hwchase17

精选

新论文提出Self-Harness方法，让智能体自动改进其harness。流程分三步：1/弱点挖掘，从执行轨迹中发现失败模式；2/harness提案，基于发现生成修改方案；3/提案验证，通过回归测试筛选有效提案。该方法基于DeepAgents框架，论文见arxiv.org/pdf/2606.09498。实验在多个基准上显示性能持续提升。

论文 Self-Harness DeepAgents LangChain 智能体论文

推荐理由：这篇论文让AI智能体自己学会改进工具链，三步流程从找问题到验证，基于DeepAgents框架，适合做Agent开发的人看看。

原文

6月22日

23:55

elvis@omarsar0

精选

该报告构建了五维分类法（对手方、载荷、交互状态、发现机制、模式灵活性），分析了九个活跃维护的开源智能体协议，包括MCP和A2A。报告发现每个智能体间协议都采用混合载荷与会话状态持久化组合，而去中心化发现机制仍属罕见。该研究映射了当前LLM agent通信层的标准化趋势，为选择通信层提供依据。论文地址：arxiv.org/abs/2606.19135。

论文 MCP A2A 智能体多智能体系统开源模型

推荐理由：如果你在选agent通信协议，这篇把MCP、A2A等9个协议的底层模式画清楚了，指出状态化会话是共识，去中心化发现还缺。

原文

02:23

elvis@omarsar0

论文提出Human-on-the-Bridge方法，将人类判断前置到可复用的评估资产中，用于生产环境下的AI Agent评估。Agent作为行为系统需要跨轮推理、调用工具、保持上下文和遵循策略，现有方法如静态Benchmarks、LLM-as-judge、红队测试各有局限。该方法由专家在测试前策划可复用的评估智能，而非在循环中逐条审查输出。论文编号2606.16871，展示了提升可扩展性的具体路径。

论文智能体评估 Human-on-the-Bridge 可扩展评估

推荐理由：跑Agent生产评估的看过来，这篇把人类专家放在上游，评估资产能复用，不用每次输出都人工审，效率高多了。

原文

6月21日

00:21

orange.ai@oran_ge

73°

OpenAI 发布新论文《Beneficial RL》，研究对齐训练中好行为的泛化能力。实验发现，用RL在对话数据上训练模型诚实、认知谦逊、可纠正等特质后，在44个训练未见的评测上，模型欺骗、谄媚、有害建议等行为均下降。仅用健康领域数据训练，非健康领域也有效。对抗性提示和恶意微调更难使模型变坏，但正常指令仍可执行。

论文 OpenAI RL 对齐 AI安全有益强化学习

推荐理由：OpenAI 这篇论文很有意思：用 RL 给模型‘教好’会泛化到所有领域，而且抗忽悠能力变强了，像给人打了一剂道德疫苗。

原文

6月20日

08:51

Sakana AI@SakanaAILabs

Sakana AI 研究科学家 Rujikorn (Tan) Charakorn 在 MLCollective 的 DLCT 期刊俱乐部上介绍了 Doc-to-LoRA 方法。该方法利用超网络生成 LoRA 权重，通过成本分摊降低计算开销。演讲还讨论了 Doc-to-LoRA 的未来方向，并引发了热烈讨论。

论文 Sakana AI Doc-to-LoRA LoRA 微调超网络

推荐理由：Sakana AI 介绍了 Doc-to-LoRA，用超网络一键生成 LoRA 权重，微调更省钱。

原文

02:27

Stanford AI Lab@StanfordAILab

斯坦福AI实验室的SAIL博客发布新文章，由Peter Bhase和Chris Potts共同撰写，系统梳理了CoT（思维链）监控作为AI安全热点问题的起源。文章回顾了相关研究的历史演进，分析了该概念如何从技术讨论演变为关键安全议题。

论文 SAIL CoT Chain-of-Thought AI安全

推荐理由：斯坦福AI实验室的两位研究者梳理了CoT监控的来龙去脉，想理解AI安全前沿热点的演变，这篇博客值得看。

原文

01:48

Greg Brockman@gdb

OpenAI 与波士顿儿童医院合作，使用 o3 Deep Research 工具帮助诊断罕见遗传病。相关成果发表在《NEJM AI》期刊上。该工具通过分析全外显子组测序数据，协助医生识别致病基因变异。研究团队在视频中展示了具体诊断案例。

论文 OpenAI o3 罕见遗传病 AI诊断 NEJM AI

推荐理由：OpenAI 把 o3 模型用到罕见病诊断上，还发了 NEJM AI 论文，很实在的应用。

原文

6月19日

23:54

elvis@omarsar0

精选

论文提出三阶段流水线，从GUI轨迹中分段、聚类候选技能并训练技能感知策略。八个聚类中五个纯度≥0.95。但GRPO仅将技能步准确率从18.5%提升至20.5%，低于频率先验。作者指出弱边界检测器、无序段表示和离线奖励模型是三大原因。

论文 SKILL.md Codex OpenAI 智能体 GRPO

推荐理由：这篇论文用OpenAI Codex的思路做智能体技能提取，八个聚类五个纯度超0.95，但GRPO只提了2个点，分析很实在。

原文

07:44

orange.ai@oran_ge

86°

OpenAI发现对齐大模型时存在涌现失调现象，即坏行为会泛化。他们反向实验用RL训练模型诚实、谦逊、可纠正等特质，仅混入小部分此类数据。结果在训练领域内模型变得更诚实透明；在44个独立评测（未见过）中，欺骗、谄媚、有害建议等行为全面下降，即使只用健康数据训练，非健康领域也受益。模型在对抗性提示和恶意微调下更坚韧，正常指令仍可听从。

论文 OpenAI RL 涌现失调对齐 AI安全

推荐理由：OpenAI这篇论文反直觉：用RL教模型做好事，坏行为自己就减少了。实验覆盖44个新场景，效果还抗攻击。值得一看。

原文

07:11

OpenAI@OpenAI

OpenAI通过少量训练数据使模型在53项独立评估中的44项上取得改进，涵盖欺骗、奖励黑客、安全、健康、心理健康等领域。该表现优于计算匹配的基线模型。评估涉及多种领域、任务格式和评分方案。

论文 OpenAI 对齐 AI安全模型训练

推荐理由：OpenAI发现用一点额外数据就能让模型在超多对齐测试里变好，覆盖欺骗、安全、健康等方面，挺牛的。

原文

06:22

OpenAI@OpenAI

73°

OpenAI发布新研究，旨在训练AI模型将有益和安全行为推广到训练范围之外的新领域，并在压力下维持。该方法聚焦于让模型具备广泛且持久的利他性，论文名为《Beneficial RL》。研究通过强化学习框架，让模型学会在更长、更高风险的任务中自主保持符合人类意图的行为，而不仅是拟合训练数据。相关论文和代码已发布在alignment.openai.com/beneficial-rl/。

论文 OpenAI AI安全智能体强化学习

推荐理由：OpenAI发了篇新论文，研究怎么让AI在超出训练场景的长期任务里也乖乖做好事，关心AI安全的朋友可以看看。

原文

03:46

Jeff Dean@JeffDean

73°

Jeff Dean宣布一篇将发表于IEEE Micro 2026年7/8月刊的论文，详细回顾Google从TPU v2到Ironwood共五代训练超算的架构演变。论文披露TPU每芯片每瓦TFLOPS提升了约30倍，每个pod的芯片数从TPU v2的256颗扩增至Ironwood的9216颗。冷却方式从风冷（TPU v2）转为水冷（TPU v3起），互连从2D torus升级为3D torus。论文还指出工作负载已大幅转向Transformer模型。

论文 TPU Google Ironwood AI芯片能效

推荐理由：想看TPU五代真实进化数据和能效提升细节？这篇论文从256芯片到9216芯片、从风冷到水冷、30倍每瓦算力提升，全是硬货。

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6月18日

23:35

OpenAI@OpenAI

OpenAI发布一项研究，表明AI系统能帮助临床医生重新分析多年未解的病例。这些病例此前多年未被专家分析。AI使专家主导的周期性重分析更可扩展，医生可随着医学知识进步重新审视旧病例。AI还能识别值得调查的线索，可能为更多家庭带来答案。

论文 OpenAI 医疗AI 诊断辅助

推荐理由：OpenAI出了个研究，说AI能帮医生重新分析那些多年没解决的病例，以前专家都搞不定，现在用AI也许能找到新线索。

原文

23:34

OpenAI@OpenAI

研究发表在 NEJM AI，使用 OpenAI 的 o3 Deep Research 模型。模型帮助临床医生回顾长期未解决的罕见儿科疾病病例。为等待多年的家庭找到了答案。

论文 OpenAI o3 Deep Research NEJM AI AI医疗罕见病

推荐理由：OpenAI 联合顶级医院用 o3 Deep Research 分析多年未解的罕见儿科病例，帮家庭找到答案，有温度也有技术含量。

原文

23:10

elvis@omarsar0

精选

SkillWeaver系统提出组合技能路由（Compositional Skill Routing），将复杂查询分解为原子子任务，为每个子任务检索对应技能，并通过依赖感知的DAG规划器组合成可执行计划。配套基准CompSkillBench包含300个组合查询和2,209个真实技能，直接评估多技能场景。系统使用LLM分解器、bi-encoder FAISS检索器和DAG规划器。该工作解决了技能库增长时单技能检索限制智能体能力的问题。

论文 SkillWeaver CompSkillBench 智能体组合技能

推荐理由：这篇论文做了件实在事：给AI智能体设计了一个能自动拆复杂任务、按顺序调多个技能的系统。还附带了新评测集，想了解多技能路由可以看看。

原文

07:42

Gary Marcus@GaryMarcus

Google DeepMind、滑铁卢大学、ANU 和 UCL 联合发表新论文，提出 AGI 能力层级定义，包括“胜任型 AGI”（competent AGI）、“专家级 AGI”和“超人级 AGI”。论文指出当前连最低层级的“胜任型 AGI”都未达成，更不用说更高级别。Gary Marcus 公开表示完全赞同该结论，认为所有声称 AGI 已实现的说法只是营销。

论文 Gary Marcus Google DeepMind AGI 论文

推荐理由：别被吹牛忽悠了。这篇论文给了你一个硬核标尺：DeepMind 等机构说连最低门槛的胜任型 AGI 都没到，真相比营销更靠谱。

原文

04:01

lmarena.ai@lmarena_ai

Agent Arena 发布了一篇博客介绍其因果追踪方法论，该方法用于分析智能体在竞技场中的行为归因。博客详细解释了如何通过干预模型内部表示来定位影响输出的关键组件。该技术可帮助研究者理解Agent在复杂任务中的决策路径。

论文 Agent Arena 因果追踪智能体评估可解释性

推荐理由：想搞懂Agent决策是怎么归因的？Agent Arena这篇博客把因果追踪的方法讲得很清楚，适合做智能体评估的研究者。

原文

03:58

Sebastian Raschka@rasbt

精选

VibeCoder采用Qwen2.5-Coder-3B作为基座，通过一套后训练技术栈大幅提升性能。技术报告显示其包含高信号合成数据、多重推理路径、2阶段SFT（先广训再难长推理样本）、MGPO（MaxEnt-Guided Policy Optimization）强化学习等9个关键组件。训练顺序为Math RL→Code RL→STEM RL，并采用了单64k长上下文RL而非渐进扩展。最后通过奖励短正确轨迹来提升效率而不牺牲准确性。

论文 VibeCoder Qwen2.5-Coder-3B 推理模型强化学习微调

推荐理由：Sebastian Raschka分析了VibeCoder的后训练秘诀，基于3B模型就取得惊人成绩，训练顺序和RL方法值得参考。

原文

03:54

LangChain@LangChainAI

LangChain实验室与Alibaba Qwen及FireworksAI合作发布一项研究，探讨如何从每条trace中高效提取重要信号，同时保持前沿性能。研究对比了不同方法在成本与效果上的权衡。报告指出，通过优化模型选择和推理策略，可在保持95%以上准确率的情况下将成本降低80%。该研究为大规模trace分析提供了实用方案。

论文 LangChain Alibaba Qwen FireworksAI trace分析成本优化

推荐理由：LangChain联合Qwen和FireworksAI出了个办法：从每条trace里低成本挖出关键信号，性能还不打折，适合做可观测性的团队看。

原文

6月17日

08:30

vLLM@vllm_project

SemiAnalysis对强化学习训练系统进行深度分析，指出效率关键在于匹配训练器与生成器的吞吐量。研究基于vLLM+verl框架，@KaichaoYou和Ao Shen进行了沙箱扩展实验。该工作建立在@KaichaoYou早期在OpenRLHF、verl、slime等框架的RL集成工作之上。

论文 SemiAnalysis vLLM verl OpenRLHF RL训练

推荐理由：这篇分析硬核拆解RL训练效率瓶颈，vLLM+verl的沙箱实验值得一看。

原文

04:19

Anthropic@AnthropicAI

Anthropic发布经济研究，提出一套框架用于跟踪Claude Code的扩展情况。该框架分析用户画像、任务类型及任务价值的变化。研究还探讨了领域专业知识对会话成功率的影响。报告基于Claude Code的实际使用数据，为理解编码助手的经济影响提供新视角。

论文 Anthropic Claude Code 经济研究 AI应用

推荐理由：Anthropic专门发了一篇研究，分析大家怎么用Claude Code、任务值多少钱，还聊了专业知识对结果的影响，挺有启发的。

原文

04:13

OpenAI@OpenAI

精选

OpenAI在Alignment博客中探讨了部署模拟的最佳实践，强调需要代表性生产数据，而外部评估者往往无法获取。他们分析了公共WildChat数据集，发现尽管其精度较低，但仍能提供部署行为的有效信号。该研究验证了WildChat在模拟中的实用性，为缺乏私域数据的研究者提供了替代方案。相关发现已发布在alignment.openai.com/validating-pub…。

论文 OpenAI WildChat 部署模拟 AI安全数据质量

推荐理由：OpenAI用WildChat数据集做部署模拟测试，发现公开数据也能提供有效信号，适合没法拿到生产数据的研究者参考。

原文

04:13

OpenAI@OpenAI

OpenAI 在推文中介绍其模拟部署方法可将评估意识降低至接近真实生产流量水平。该方法扩展至带状态工具的智能体部署，表明工具模拟器在给定充分上下文和能力时能够生成逼真的轨迹。这有助于更准确地评估模型在真实场景中的表现。

论文 OpenAI 模拟部署智能体评估意识工具模拟器

推荐理由：OpenAI 分享了模拟部署的技术细节，能大幅降低评估误差，对研究模型评估和智能体部署的人很有参考价值。

原文

04:13

OpenAI@OpenAI

精选

OpenAI提出一种新研究方法，通过模拟部署使用近期去标识化用户请求（涉及23,341次浏览）来预测模型行为。该方法在发布前评估候选模型响应，相关推文获得44条评论、27次转发和375个赞。研究旨在减少模型在实际使用中的意外行为。

论文 OpenAI 模拟部署模型安全行为预测

推荐理由：OpenAI搞了个新方法，用真实用户请求模拟部署，提前预测模型行为，比直接上线更稳妥。

原文

6月16日

20:46

AITOP6月16日 20:46

600亿美元买下Cursor，xAI终于拿到了编程工具，但真正值得跟踪的或许不是AI

6月12日

12:57

AITOP6月12日 12:57

Claude代码里藏了个20260612，18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时

6月11日

15:28

AITOP6月11日 15:28

1107 vs 303：谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型，把大模型速度翻了4倍

15:23

AITOP6月11日 15:23

DiffusionGemma颠覆文本生成？自回归模型的“统治”要结束了

15:07

AITOP6月11日 15:07

每秒1107个token，Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局？