AI Agent又解锁了一个领域！清华大学牵头，与西北工业大学以及上海AI lab等机构推出了电镜领域的AI agent——AutoMat。
Meta推出KernelLLM，这个基于Llama 3.1微调的8B模型，竟能将PyTorch代码自动转换为高效Triton GPU内核。实测数据显示，它的单次推理性能超越GPT-4o和DeepSeek V3，多次生成时得分飙升。
DeepSeek最新论文深入剖析了V3/R1的开发历程，揭示了硬件与大语言模型架构协同设计的核心奥秘。论文展示了如何突破内存、计算和通信瓶颈，实现低成本、高效率的大规模AI训练与推理。不仅总结了实践经验，还为未来AI硬件与模型协同设计提出了建议。
法国初创Mistral，刚刚推出定价碾压DeepSeek V3的模型，而模型性能，却超过Claude Sonnet 3.7的90%。不过在网友们的实测中，它却翻车了？有人建议：不必下载浪费流量和硬盘空间。
就在刚刚，DeepSeek-Prover-V2技术报告也来了！34页论文揭秘了模型的训练核心——递归+强化学习，让数学推理大提升。有人盛赞：DeepSeek已找到通往AGI的正确路径！
商汤最新升级的日日新SenseNova V6解锁的新能力—— 原生多模态通用大模型，采用6000亿参数MoE架构，实现文本、图像和视频的原生融合。从性能评测来看，SenseNova V6已经在纯文本任务和多模态任务中，多项指标均已超越GPT-4.5、Gemini 2.0 Pro，并全面超越DeepSeek V3：
原生多模态Llama 4终于问世，开源王座一夜易主！首批共有两款模型Scout和Maverick，前者业界首款支持1000万上下文单H100可跑，后者更是一举击败了DeepSeek V3。目前，2万亿参数巨兽还在训练中。
语言是离散的，所以适合用自回归模型来生成；而图像是连续的，所以适合用扩散模型来生成。在生成模型发展早期，这种刻板印象广泛存在于很多研究者的脑海中。
685B的DeepSeek-V3新版本，就在昨夜悄悄上线了。参数量685B的V3，代码数学推理再次显著提升，甚至代码追平Claude 3.7，网友们实测后大呼强到离谱！有人预测说，按照此前的节奏，DeepSeek-R2大概率几周内就将上线。
DeepSeek V3升级了，新版本V3-0324。
