WebAgent 续作《WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization》中
近年来，大语言模型（LLM）的能力越来越强，但它们的“饭量”也越来越大。这个“饭量”主要体现在计算和内存上。当模型处理的文本越来越长时，一个叫做“自注意力（Self-Attention）”的核心机制会导致计算量呈平方级增长。这就像一个房间里的人开会，如果每个人都要和在场的其他所有人单独聊一遍，那么随着人数增加，总的对话次数会爆炸式增长。
在人工智能模型规模持续扩大的今天，数据集蒸馏（Dataset Distillation,DD）方法能够通过使用更少的数据，达到接近完整数据的训练效果，提升模型训练效率，降低训练成本。
10天前Amazon发布了他们自己的开发平台，Kiro IDE，其中有一个很厉害的交互功能“Spec（Specification）”，强调的是规范的文档，说明书，以一套非常结构化的方法确保开发过程的系统性、可控性和质量，堪称现代软件工程的最佳实践。让vibe coding有一个规范的范式。
复合LLM应用 (compound LLM applications) 是一种结合大语言模型（LLM）与外部工具、API、或其他LLM的高效多阶段工作流应用。
自 ChatGPT 引爆公众认知以来，AI 开始渗透进写作、编程、设计等多个应用场景，推动人类进入“智能体（Agent）”时代。曾经遥不可及的自动化交互，如今正在成为现实。在这背后，一场关于基础设施的重构也悄然展开——从模型能力到部署体验，谁能打通智能 Agent 的“最后一公里”，谁就掌握了这场范式变革的主动权。
据海外科技媒体《The Information》报道，OpenAI 正在开发一项重要功能——让 ChatGPT 原生支持并编辑 Excel 和 PowerPoint 文件。这意味着，用户未来可以直接在 ChatGPT 中创建或者打开 .xlsx 和 .pptx 文件，并在 AI 的协助下进行公式输入、图表分析、幻灯片排版等操作，无需依赖传统 Office 软件。
给AI一场压力测试，结果性能暴跌近30%。 来自上海人工智能实验室、清华大学和中国人民大学的研究团队设计了一个全新的“压力测试”框架——REST (Reasoning Evaluation through Simultaneous Testing)。
最近，一条魔性视频在X（推特）上火了。效果be like：创意很抽象，但不得不说视频效果很惊艳。丝滑的动作、流利的口条以及整体的合成效果……有3D大片那种感觉了。如此效果，基于一个AI创意引擎实现——Creati。
怎么快速判断一个生成模型好不好？ 最直接的办法当然是 —— 去问一位做图像生成、视频生成、或者专门做评测的朋友。他们懂技术、有经验、眼光毒辣，能告诉你模型到底强在哪、弱在哪，适不适合你的需求。
