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STP（自博弈定理证明器）让模型扮演「猜想者」和「证明者」，互相提供训练信号，在有限的数据下实现了无限自我改进，在Lean和Isabelle验证器上的表现显著优于现有方法，证明成功率翻倍，并在多个基准测试中达到最先进的性能。
Diffusion Transformer模型模型通过token粒度的缓存方法，实现了图像和视频生成模型上无需训练的两倍以上的加速。
RISC-V 正在成为 AI 原生计算架构。
Phi-4系列模型上新了！56亿参数Phi-4-multimodal集语音、视觉、文本多模态于一体，读图推理性能碾压GPT-4o；另一款38亿参数Phi-4-mini在推理、数学、编程等任务中超越了参数更大的LLM，支持128K token上下文。
在 Scaling Law 背景下，预训练的数据选择变得越来越重要。然而现有的方法依赖于有限的启发式和人类的直觉，缺乏全面和明确的指导方针。在此背景下，该研究提出了一个数据管理器 DataMan，其可以从 14 个质量评估维度对 15 个常见应用领域的预训练数据进行全面质量评分和领域识别。
AI模型的训练和推理成本在过去18个月内大幅下降，达到180倍的成本降低。这一趋势推动了更多开源项目的涌现。
DeepSeek开源周的最后一天，迎来的是支撑其V3/R1模型全生命周期数据访问需求的核心基础设施 — Fire-Flyer File System(3FS) 和构建于其上的Smallpond数据处理框架。
GPT-4.5正式发布，号称OpenAI最大和最好的聊天模型。
单个模型的优缺点也能分析
未来又该如何分辨是AI还是真人在说话？