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#大模型

今日 2 条
今天10月3日周六
10月2日周五
10月1日周四
  1. Latent Space88

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,输出上限提升至 1M token

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向编程、企业知识工作与网络防御场景,目前仅通过 Fairwind Program 向政府用户和可信网络安全人员开放预览。

    推荐理由:Gemini 4 Argon 在 19 项基准中拿下 13 项第一,并以 Long Decode Continuation 将输出上限推至 1M token,可观察长输出与智能体任务的成本结构变化。

9月30日周三
  1. OpenAI News62

    OpenAI 披露并阻断一起协同模型蒸馏攻击活动

    OpenAI 披露其阻断了一起针对受保护模型推理能力的协同蒸馏攻击活动。该活动试图提取模型推理内容,OpenAI 表示正在加强针对对抗性蒸馏的防御措施。官方未在摘要中说明具体技术细节、受影响模型或防御机制,相关信息需查阅原文链接 https://openai.com/index/disrupting-a-coordinated-model-distillation-campaign。

9月29日周二
  1. OpenAI News82

    OpenAI DevDay 2026 回顾:发布 GPT-6 Astra 及 20 余项更新

    OpenAI 在 DevDay 2026 上公布超过 20 项发布,涵盖 GPT-6 Astra、ChatGPT、Codex、API、安全以及面向开发者的新工具。官方回顾页面汇总了这些更新,涉及模型、编程工具与 API 等多个方向。开发者可通过 OpenAI 官方页面查看完整发布清单与详情。

    推荐理由:OpenAI DevDay 2026 集中发布 GPT-6 Astra 及 ChatGPT、Codex、API 等 20 余项更新,可了解其开发者生态与工具链走向。

  2. Latent Space82

    AINews 汇总:Claude Opus 5.5 领跑 SimpleBench,GPT-6 与 Gemini 3.8 Flash 同期发布

    Latent Space 的 AINews 汇总了本周前沿模型动态,包括 Anthropic 的 Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra/Sol/Luna、Gemini 3.8 Flash 以及小米 MiMo-V2.6-Pro。

    推荐理由:汇总 Claude Opus 5.5、GPT-6 与 Gemini 3.8 Flash 等前沿模型的基准表现与定价,并梳理 Jev 决策模型与 Perplexity Photon 检索引擎的工程收益。

  3. Simon Willison · AI Weblog82

    Anthropic 发布 Claude Sonnet 5.5,速度提升 30% 以上

    Anthropic 发布新 Sonnet 模型 Claude Sonnet 5.5,定价与 Sonnet 5 相同但在各项基准上均优于前代。官方称其运行速度提升 30% 以上,多数任务成本最多降低 30%,在部分编码任务上接近 Opus 5.5 的水平。该模型已用于 claude.ai 免费层,作者实测其免费额度可生成 WebGL 三维页面,Haiku 5.5 将在未来几周内推出。

    推荐理由:Anthropic 新 Sonnet 在保持同价的同时实现速度与成本双降,并成为 claude.ai 免费层默认模型,影响开发者选型与免费额度能力对比。

9月23日周三
  1. TensorRT-LLM Releases62

    TensorRT-LLM 发布 v1.3.0rc28,默认启用 KV-cache manager V2

    NVIDIA TensorRT-LLM 发布 v1.3.0rc28,为 Llama、Llama4 及 Nemotron 多模态模型默认启用 KV-cache manager V2,并移除 TensorRT serve、evaluation、benchmark 等废弃路径。

    推荐理由:该版本为 Llama、Llama4 与 Nemotron 多模态模型默认启用 KV-cache manager V2,并新增 FP8 KV-cache 与 NCCL-EP 0.2 低延迟专家并行支持。

8月31日周一
7月26日周日
  1. Berkeley AI Research (BAIR)62

    BAIR 提出 ABBEL:用自然语言信念状态实现高效长程交互

    BAIR 提出 ABBEL 框架,将递归摘要的内容隔离为自然语言信念状态并周期性更新,使智能体仅以当前信念作为工作上下文。在 CollabBench 协作编码任务中,基于重建的信念评分将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%,训练步数从 100 步降至 50 步,峰值 token 长度也低于全上下文设置。

    推荐理由:该框架将摘要内容隔离为自然语言信念状态并加以监督,在协作编码任务中把与全上下文模型的差距缩小约一半。

7月14日周二
5月8日周五
  1. Berkeley AI Research (BAIR)62

    BAIR 综述自适应并行推理:从固定并行到模型自主控制流

    BAIR 发布综述文章,系统梳理自适应并行推理(APR)这一范式,即让模型在推理时自行决定何时并行、开启多少线程以及如何协调。文章对比了 Multiverse、ThreadWeaver、Parallel-R1、NPR 等方法,指出 APR 相比 BoN 可避免冗余计算、相比 Tree-of-Thoughts 无需领域特定分解启发式,并给出以关键路径占比为核心的并行化奖励设计。

    推荐理由:系统梳理自适应并行推理的推理系统设计与训练奖励方案,对比 Multiverse 与 ThreadWeaver 在 KV cache 聚合上的取舍。

3月13日周五
  1. Berkeley AI Research (BAIR)71

    BAIR 提出 SPEX 与 ProxySPEX,将 LLM 交互归因扩展到数千组件

    BAIR 发布 SPEX 与 ProxySPEX 算法,利用稀疏性与低阶性将交互发现重构为稀疏恢复问题,用于特征、数据与模型组件归因。ProxySPEX 借助层级结构以约 10 倍更少的消融次数达到 SPEX 同等效果,在 MMLU 高中美国历史任务上其剪枝策略还能提升目标任务表现。

    推荐理由:SPEX 与 ProxySPEX 将交互归因从数十个组件扩展到数千个,ProxySPEX 以约 10 倍更少消融达到同等效果,代码已并入 SHAP-IQ。