大语言模型
DeepSeek-OCR视觉压缩技术颠覆文本处理，效率提升十倍引AI界关注
DeepSeek-OCR通过创新的视觉压缩技术实现文本处理效率十倍提升，将1000字文章压缩为100个视觉token并保持97%精度，这一突破可能改变大语言模型的输入范式，引发AI社区对像素输入替代文本输入的深入讨论。
大模型脑腐：社交媒体垃圾数据致AI认知能力下降难修复
最新研究表明，大语言模型长期接触社交媒体垃圾数据会导致推理能力下降23%、长期记忆衰退30%，且这种认知损伤难以通过再训练完全修复。研究提出数据质量是影响AI认知能力的关键因素，强调建立严格的数据筛选标准和定期认知健康检查的必要性。
微软BitDistill技术实现1.58比特模型压缩，优化内存与推理速度
微软BitDistill技术通过创新的三阶段框架（模型优化、持续预训练、知识蒸馏），成功实现1.58比特极低比特量化，在文本分类和摘要任务中达到与全精度模型相当的性能，同时在CPU上实现10倍内存节省和2.65倍推理加速，为资源受限设备上的大语言模型部署提供了高效解决方案。
Meta强化学习扩展定律研究：40万GPU小时揭示可预测训练与算力效率
Meta等机构通过40万GPU小时的大规模实验，建立了强化学习扩展定律的科学基础，提出了可预测的ScaleRL训练方案。该研究解决了强化学习在算力扩展时的关键问题，使训练效果从随机尝试转变为可预测过程，为大语言模型的强化学习后训练提供了系统化方法论和实用指导。
谢赛宁团队利用大语言模型实现AI自动生成编程竞赛题目
谢赛宁团队开发的AutoCode系统利用大语言模型实现编程竞赛题目自动生成，通过验证器-生成器-检查器框架和双重验证协议，在测试用例生成方面达到最先进可靠性，误报率和漏报率较现有技术降低约50%。该系统能生成达到竞赛质量的新问题，超过80%生成问题具有训练价值，揭示了LLM作为知识重组者而非原创思想家的能力特点。
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