35B的模型干翻万亿参数?Agents-A1用长视野扩展和智能体框架做到,基准全面领先,值得看看怎么训练的。
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这个新基准EMPATH专测情感支持聊天机器人的安全漏洞,用AI模拟求助者进行多语言多轮对话,发现主流模型评分虚高且不稳定,值得一做。
DeepSeek V4马上要来了,7月中旬发布。高峰时段API价格翻倍,想省成本就避开那段时间,适合用API的开发者留意。
最近这几个Flash模型我帮你试了,Step 3.7 Flash写博客页和抓GitHub项目都很稳,页面好看,一次跑通,成本也就一两块钱,值得试试。
前Meta产品经理说欧美企业会抛弃OpenAI和Anthropic转向中国开源模型,因为能本地部署、定制微调,成本还低。想省钱的老板可以听听。
AWS 这篇教程手把手教你用 Bedrock 和 Split-Plane SQL 搭建多租户 LLM 分析系统,三层隔离防止数据泄露,值得做企业级 AI 安全的开发者看看。
他们用 Browser Use v4 搞了个新基准,测了 GLM 5.2、Opus 4.7、GPT 5.5 和 Minimax M3,人工打分告诉你谁在 QA 任务上更强。
中国AI模型API调用量九周全球第一,DeepSeek、MiMo、MiniMax这些国产模型很猛,美国份额从72%掉到33%,值得看看。
作者用GLM-5.2和GPT-5.5预测世界杯,GPT-5.5命中率70%,还给了淘汰赛提示词,试试用自己的agent玩。
Browser Use 团队拿 Opus 4.7 和 GLM 5.2 比前端设计,一个 prompt 生成网站打分,看看谁画页面更强。
这篇论文用信号覆盖矩阵把自动形式化的错误拆成类型和语义两类,告诉你每个方法的增益到底来自哪,而不是只看总分。
DeepSeek开源了DSpark框架,能让你的V4模型推理提速60%以上,且不影响质量。它解决了投机解码在真实部署中的难题,已经稳定跑在生产环境。
听说DeepSeek V4 API悄悄用上DSpark加速了?上线才两周,这速度有点猛。
黄叔总结了flomo Agent的10条理解,比如用微信入口降低摩擦、打通记忆和行动,还提到了DeepSeek V4的作用。想用好flomo的可以看看。
黄叔分享了10条实际使用flomo Agent的心得,比如对手是微信文件传输助手、AI洞察是卡片结构的迟到红利,挺有启发。
想在 Claude Code 里用别的模型?hf-claude 能直接集成 100+ 开源模型,包括 GLM 5.2 和 DeepSeek v4 Pro,很方便。
flomo产品经理分享Agent真实使用体验,讲清它为什么不是跟Notion打架,而是跟微信文件传输助手抢用户。
SGLang给DeepSeek模型加了两个新负载均衡器,跑DeepSeek V3/R1速度能快最多7%,而且不改精度,想加速推理的可以试试。
北大和DeepSeek开源了DSpark,能让高并发下大模型生成速度提升最多85%。想提速可以试试。
oran_ge用Cola数据发现一个反常识现象:GLM 5.2在抢Claude的付费用户,而GPT 5.5却没人用,值得看看
这个基于DeepSeek V4的终端agent超省钱,修7个bug才1块零7分,比Claude Opus便宜30倍,编码体验还接近Claude Code。
Browser Use v4 新出的 QA 技能,给个网址就能让 AI 自动测流程、抓 bug 并修复,省人工。
NVIDIA 把智谱的 GLM-5.2 量化成 NVFP4 精度,放 Hugging Face 上免费调,还能白嫖,日常推理够用了。
DeepSeek-V4新出的HyperDFlash框架,用门控缩减和蒸馏让推测解码提速,比MTP和DFlash都厉害。
这篇论文发现用有偏评估者训练智能体,偏差会像病毒一样通过记忆传染给后来者。旧模型DeepSeek V4-Chat中招,Claude和V4-Pro没事,权威偏见传不出去。
Qwen做了个新Agent模型Paradigm II,不用额外训练就在终端、编码、搜索和工具调用任务上全涨分,尤其没见过的任务也管用。
小模型 Deepseek V4 Flash 能搞定八成任务,成本只有 Fable 的零头,超划算!
全汉新电源专为堆显卡的AI工作站设计。2500W ATX白金有4个PCIe 5.0口,1200W SFX-L紧凑但足够带单旗舰卡。
想用SGLang在GB300上榨干DeepSeek-V4?NVIDIA合作实测,吞吐翻5倍,交互延迟不变,MTP和量化细节全公开。
OpenRouter晒出了GLM 5.2和DeepSeek V4的token份额对比,GLM 5.2涨得真快,开源模型里能跟DeepSeek掰手腕了。
这篇论文用DeepSeek-V4-Flash生成了上万条验证过的Polkit规则,并通过消融实验证明结构化上下文不是锦上添花,词汇表才是提升语义质量的关键。
看看社区投票,GLM-5.2碾压式领先,想知道国产模型谁更受认可?结果挺有意思。
百川发了医疗增强大模型 M4,在 HealthBench 碾压 GPT-5.5,幻觉率仅 3.3%,看病问诊更靠谱。
微软的Copilot因为Token太贵改用DeepSeek了,以后按用量计费,用多少付多少。想省钱的话可以关注这个开源模型。
Simon Willison 的 sqlite-utils 4.0rc1 加了迁移和嵌套事务,适合用 SQLite 做数据管理的开发者试试。
browser_use 发布了云端版 Browser Harness,基于 AWS 架构,现在就能试,快去搞崩它提反馈。
智谱发了 GLM 5.2,Benchmark 接近 Opus,成本才一毛八,还有更便宜的 M3 和升级的 Kimi 2.7,做浏览器智能体有得选了。