11月12日 周四 1 条
下一代语言模型架构走向何方？LSTM之父领衔，KAUST、港大、华为等共同发布领域全面综述
一文看懂语言模型未来
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11月2日 周一 1 条
LeCun证明了：规模从未起作用，下一token路线效率低
「我训练了1亿参数模型，打败了720亿的LLM。」
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10月23日 周五 2 条
FP4 W/A+FP4 KV的强化学习也能「又快又稳」：阿里千问提出TRACE，Rollout最高加速5.4倍
用 Rollout 侧真实的 FP4 量化结果，反过来指导训练侧的舍入方向。
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手机+计算机+离线本地大模型数据分析 RX-PCF900 V2 计算机/手机 取证塔
十万以内解决方案： 1.手机高速提取（260MB/s峰值提取速度）+数据分析（AI） RX-PCF900 V2 版本更换了软件框架，在原有基础上继续优化提取速度，数据在提取、解析过程中默认就存储于动态压缩镜像中，更节省磁盘空间、数据拷贝速度更快！…
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10月19日 周一 2 条
我们在这一期《Next Token》播客里的一些核心认知：
我们在这一期《Next Token》播客里的一些核心认知： 橘子说的：只要 AI 把一个东西打到了 60 分，这个东西就变成了 0 分。所以一个东西越火，越容易变成 AI slop，然后被大家抛弃 所有的 skill prompt 软件，唯一价值其实就是流量价值。…
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如果 AI 把及格线拉到 60 分
如果 AI 把及格线拉到 60 分 那 60 分就是新的 0 分 我觉得这句话可能会让大家更好理解 AI 的价值 AI 的价值其实很多时候是没有价值 这并不是 AI 的问题 只是基本的经济学原理 上周五我们在 Next Token 也聊到了这个话题，最新一期播客已经发布，欢迎去小宇宙收听，去B站收看。…
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