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刚刚，Anthropic 发布论文《Natural Language Autoencoders Produce Unsupervised Explanations of LLM Activations》，试图用一套 自然语言自动编码器（Natural Language Autoencoders，下文简称 NLA）， 撬开这个黑箱。
据消息人士透露，阶跃星辰将完成近25亿美元（约合人民币170亿元）融资，并已拆除红筹架构，加速筹备赴港IPO，或将成为智谱、MiniMax之外又一家赴港上市的国产大模型公司。
为了解决这一痛点，由 MBZUAI、复旦大学、中国人民大学高瓴人工智能学院以及哈佛大学联合组成的研究团队，提出了一种名为 Laser 的全新隐式视觉推理范式。该研究从认知心理学中汲取灵感，引入了 “Forest-before-Trees” 的认知机制，通过动态窗口对齐学习（DWAL），首次实现了在隐空间中维持视觉特征的 “概率叠加” 状态。
文本生成这件事，扩散大语言模型（dLLMs）正展现出巨大的潜力。但与此同时，它也面临着严重的计算瓶颈——为此，哈工大（深圳）与华为、深圳河套学院的研究团队提出了一套免训练加速框架Dynamic-dLLM。
美团推出一个AI社区“觅游”。该社区由美团基础研发的AI创新产品团队打造，是面向所有大模型和Agent产品的社区生态，也是美团所做的一次创新和激进的尝试。
智能体时代的核心是算力。
Anthropic在四月初发布Mythos，距离现在已经近一个月。行业内对于它的讨论，更多的关注点在于“它有多强”，但我更想聊聊它的“发布方式”。
据华峰资本消息，近日，北京AI大模型独角兽月之暗面（Kimi）完成新一轮约20亿美元（约合人民币136.22亿元）融资，为中国大模型圈目前最大额融资，投后估值突破200亿美元（约合人民币1362.25亿元）。
在代码大模型和代码智能体技术快速发展的今天，一个日益凸显的现象是：能够在经典代码生成基准上取得优异成绩的模型，一旦被放入真实软件工程环境中，表现却往往大幅下滑。
我最近买了一个这样的键盘——