这几天，关于「微调已死」的言论吸引了学术圈的广泛关注。一篇来自斯坦福大学、SambaNova、UC 伯克利的论文提出了一种名为 Agentic Context Engineering（智能体 / 主动式上下文工程）的技术，让语言模型无需微调也能实现自我提升！
LLaVA 于 2023 年提出，通过低成本对齐高效连接开源视觉编码器与大语言模型，使「看图 — 理解 — 对话」的多模态能力在开放生态中得以普及，明显缩小了与顶级闭源模型的差距，标志着开源多模态范式的重要里程碑。
对于大模型的强化学习已在数学推理、代码生成等静态任务中展现出不俗实力，而在需要与开放世界交互的智能体任务中，仍面临「两朵乌云」：高昂的 Rollout 预算（成千上万的 Token 与高成本的工具调用）和极其稀疏的「只看结果」的奖励信号。
写给正在落地 AI 产品的工程师。一些代码直接可改造复用；另一些，是我踩坑后的经验之谈。
近日，蚂蚁集团正式开源业界首个高性能扩散语言模型（Diffusion Large Language Model，dLLM）推理框架 dInfer。
英伟达面向个人的AI超算DGX Spark已上市！128GB统一内存（常规系统内存+GPU显存），加上允许将两台DGX Spark连起来，直接可以跑起来405B的大模型（FP4精度），而这已经逼近目前开源的最大模型！如此恐怖的实力却格外安静优雅，大小与Mac mini相仿，3999美元带回家！
谢赛宁团队最新研究给出了答案——VAE的时代结束，RAE将接力前行。其中表征自编码器RAE（Representation Autoencoders）是一种用于扩散Transformer（DiT）训练的新型自动编码器，其核心设计是用预训练的表征编码器（如DINO、SigLIP、MAE 等）与训练后的轻量级解码器配对，从而替代传统扩散模型中依赖的VAE（变分自动编码器）。
AI传奇人物、前特斯拉AI总监Karpathy重磅推出全新开源项目「nanochat」，以不到8000行代码复现ChatGPT全流程，只需一台GPU、约4小时、成本仅百美元。该项目在GitHub上线不到12小时即获4.2k星标！
人类遗忘的难题解法，被GPT-5 Pro重新找出来了！这事儿聚焦于埃尔德什问题#339，这是著名数学家保罗・埃尔德什提出或转述的近千道问题之一，收录于erdosproblems.com网站。该网站记录了每道题目的当前状态，其中约三分之一已解决，大部分仍待解。
嗨大家好！我是阿真！ 7月份我写了一篇关于每个AI生图模型的优劣势的总结，因为工作需要，我针对不同需求会切换很多工具，另外产品更新需要及时测评时不时买个月度会员，单月买的不算在内，当时我经常消费的几个
