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本文构建了新的多轮组合图像检索数据集和评测基准FashionMT。其特点包括：（1）回溯性：每轮修改文本可能涉及历史参考图像信息（如保留特定属性），要求算法回溯利用多轮历史信息；（2）多样化：FashionMT包含的电商图像数量和类别分别是MT FashionIQ的14倍和30倍，且交互轮次数量接近其27倍，提供了丰富的多模态检索场景。
去年10月，家族元老41岁的孙子Kuok Meng Wei执掌的集团非上市子公司K2 Strategic在占地700英亩的塞德纳克科技园（Sedenak Tech Park）开设了一座60兆瓦的数据中心（容量以能耗计）。
DeepSeek MoE“变体”来了，200美元以内，内存需求减少17.6-42%！ 名叫CoE（Chain-of-Experts），被认为是一种“免费午餐”优化方法，突破了MoE并行独立处理token、整体参数数量较大需要大量内存资源的局限。
给DeepSeek-R1推理指导，它的数学推理能力就开始暴涨。更令人吃惊是，Qwen2.5-14B居然给出了此前从未见过的希尔伯特问题的反例！而人类为此耗费了27年。研究者预言：LLM离破解NP-hard问题，已经又近了一步。
上周DeepSeek连续5天开源硬核技术，阿里开源万相2.1，Qwen的推理模型推出预览版，但是肯定马上也要开源。而今天，智谱这个曾经的开源之光，在昨天官宣拿了杭州10亿融资之后，在官宣文章里如此写道：
今天想介绍一个 17 岁的华裔大学生，他最近做的一个 AI Wrapper 产品，发布 5 小时收入就突破了 1 万美金，随后在发布的推文火了之后又通过线上会议 Google Meet 的售后承诺在 24 小时赚到了 3 万美金。
要知道，过去几年，各种通用评测逐渐同质化，越来越难以评估模型真实能力。GPQA、MMLU-pro、MMLU等流行基准，各家模型出街时人手一份，但局限性也开始暴露，比如覆盖范围狭窄（通常不足 50 个学科），不含长尾知识；缺乏足够挑战性和区分度，比如 GPT-4o 在 MMLU-Pro 上准确率飙到 92.3%。
在 DeepSeek 生成的文本中，有 74.2% 的文本在风格上与 OpenAI 模型具有惊人的相似性？这是一项新研究得出的结论。这项研究来自 Copyleaks—— 一个专注于检测文本中的抄袭和 AI 生成内容的平台。
基础模型竞争又紧张刺激起来了！GPT-4.5刚登顶竞技场且全任务分类第一名，6小时后总榜就被马斯克的新版Grok-3反超。两者都是获得3000+票数，总分1412：1411只差一分。
2025年2月27日，由前扩散模型领域顶尖研究者创立的Inception Labs正式发布了全球首个商业级扩散大语言模型（dLLM）——“Mercury”。这一里程碑式产品不仅在生成速度、硬件效率和成本控制上实现突破，更标志着自然语言处理技术从自回归（Autoregressive）范式向扩散（Diffusion）范式的重大跃迁。