在移动计算时代，将高效的自然语言处理模型部署到资源受限的边缘设备上面临巨大挑战。这些场景通常要求严格的隐私合规、实时响应能力和多任务处理功能。
最近，Mamba 作者之一 Albert Gu 又发新研究，他参与的一篇论文《 Dynamic Chunking for End-to-End Hierarchical Sequence Modeling 》提出了一个分层网络 H-Net，其用模型内部的动态分块过程取代 tokenization，从而自动发现和操作有意义的数据单元。
“Grok”一词不是马斯克原创，而是源于科幻作家罗伯特·海因莱因 (Robert A. Heinlein) 1961年的经典小说《异乡异客》(Stranger in a Strange Land)。在小说中，“Grok”是一个火星词汇，其含义远超“理解”，它代表着一种深刻、直观、感同身受的领悟，一种与被理解对象融为一体的境界。
新增 Qwen3-0.6B 在 Ag_news 数据集 Zero-Shot 的效果。新增 Qwen3-0.6B 线性层分类方法的效果。
我们发现，当模型在测试阶段花更多时间思考时，其推理表现会显著提升，这打破了业界普遍依赖预训练算力的传统认知。
梵蒂冈宣布，美国红衣主教Robert Prevost正式当选新任教皇。有趣的是，在一次预测中，AI却完全完全漏掉了他！
近日，在红杉资本主办的 AI Ascent 上，OpenAI 研究科学家 Dan Roberts 做了主题为「接下来的未来 / 扩展强化学习」的演讲，其上传到 YouTube 的版本更是采用了一个更吸引人的标题：「9 年实现 AGI？OpenAI 的 Dan Roberts 推测将如何模拟爱因斯坦。」
到了2025年，即便是对科技不太感兴趣的人应该也会对人工智能（AI）如雷贯耳了，AI改变生活也早已不是预言，而是正在发生的现实。既然AI是热点，也就意味着必然有人会试图浑水摸鱼，最近就有美国的投资者因此遭殃。近日美国司法部方面透露，AI购物应用Nate的创始人Albert Saniger被指控通过虚假宣传AI技术，骗取了超过4000万美元的投资。
近年来， Scaling Up 指导下的 AI 基础模型取得了多项突破。从早期的 AlexNet、BERT 到如今的 GPT-4，模型规模从数百万参数扩展到数千亿参数，显著提升了 AI 的语言理解和生成等能力。然而，随着模型规模的不断扩大，AI 基础模型的发展也面临瓶颈：高质量数据的获取和处理成本越来越高，单纯依靠 Scaling Up 已难以持续推动 AI 基础模型的进步。
在这个对谈中，Lex Fridman 与半导体分析专家 Dylan Patel（SemiAnalysis 创始人）和人工智能研究科学家 Nathan Lambert（艾伦人工智能研究所）展开对话，深入探讨 DeepSeek AI 及其开源模型 V3 和 R1，以及由此引发的 AI 发展地缘政治竞争，特别是中美在 AI 芯片和技术出口管制领域的博弈。
