09:13
官方一手arXiv: DeepSeek@Linhui Xiao, Guiping Cao, Mingyue Guo, Xianchao Guan, Fan Yang, Ming Tao, Xin Li, Yuxin Peng, Yaowei Wang
推荐理由：想了解怎么让大模型更省资源、更环保？这篇综述从算法优化到硬件设计都讲透了，还提到了DeepSeek等应用案例。
绿色AI
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7月13日
09:13
该综述系统梳理了大型模型绿色发展的研究进展，涵盖注意力算子优化、线性复杂度架构、模型稀疏化与合并等效率型模型设计方法，以及数据高效学习、参数高效微调、计算压缩等训练与部署策略。在硬件层面，总结了主流AI芯片、内存优化、跨平台部署与可持续基础设施。还探讨了大型模型在DeepSeek、遥感解译、国家级基础设施等可持续关键领域的应用，并指出持续学习范式、以内存为中心的硬件和标准化评估协议等未来挑战。
5月27日
10:50
10:50
官方账号arXiv cs.LG@Vasilios A. Siris, Adamantia Stamou, George D. Stamoulis, Konstantinos Varsos, Ramin Khalili
精选
推荐理由：这篇论文为 AI 服务提供商提供了一个实用方案，通过用户激励平衡碳排放与服务质量，关注绿色 AI 的团队可以直接参考其两级订阅设计。