最近，来自约翰・霍普金斯大学与中国人民大学的团队设计了三套实验，专门把关键线索藏在上下文之外，逼模型「凭记忆」作答，从而检验它们是否真的在脑海里保留了信息。
Era of Experience 这篇文章中提到：如果要实现 AGI， 构建能完成复杂任务的通用 agent，必须借助“经验”这一媒介，这里的“经验”就是指强化学习过程中模型和 agent 积累的、人类数据集中不存在的高质量数据。
仅用不到1200行代码，实现最小化且完全可读的vLLM！DeepSeek研究员俞星凯搞了个开源项目引得大伙拍手叫绝。项目名为Nano-vLLM（纳米级-vLLM），有三大特点：快速离线推理：推理速度可与vLLM相媲美
4月份，李飞飞教授领先编制的《2025年人工智能指数报告》提供的数据显示，2024年全年具有特殊影响力的模型（Notable AI models）当中，排名前5的几乎都来自美国、中国的科技巨头。
全球知名开源AI平台Hugging Face近日发布开放权重模型贡献榜，中国团队Qwen和DeepSeek成功入围前15名，彰显了中国在全球开源AI领域的技术实力与影响力。该榜单表彰为开源社区提供高质量模型权重的团队，其模型广泛应用于学术与产业创新。
谷歌DeepMind重磅出击，开源首个形式化数学猜想库，获陶哲轩力挺！从解析数论的兰道猜想开始，这个开源项目将为AI破解数学难题的未来铺路。
还记得DeepSeek-R1发布时AI圈的那波狂欢吗？"提示工程已死"、"再也不用费心写复杂提示了"、"推理模型已经聪明到不再需要学习提示词了"......这些观点在社交媒体上刷屏，连不少技术大佬都在转发。再到最近，“提示词写死了”......现实总是来得这么快——乔治梅森大学的研究者们用一个严谨得让人无法反驳的实验，狠狠打了所有人的脸！
“欧洲的OpenAI”Mistral AI终于发布了首款推理模型——Magistral。 然而再一次遭到网友质疑：怎么又不跟最新版Qwen和DeepSeek R1 0528对比？
20人国内团队，竟然提前2年预判到了DeepSeek的构想？玉盘AI的全新计算架构方案浮出水面后，直接震动业内：当前AI算力的核心瓶颈，他们试图从硬件源头解决！
现在市面上有46种Prompt工程技术，但真正能在软件工程任务中发挥作用的，可能只有那么几种。来自巴西联邦大学、加州大学尔湾分校等顶级院校的研究者们，花了大量时间和计算资源，调研了58种，整理了46种，最终筛选测试了14种主流提示技术在10个软件工程任务上的表现，用了4个不同的大模型（包括咱们的Deepseek-V3），总共跑了2000多次实验。
