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我们今天以 PDF 写论文的方式，已经持续了三百多年。然而论文其实是把一段混乱反复、充满试错的真实研究，讲成一个干净利落、足以服人的完美故事。
Notion 最近发了一篇工程文章，复盘过去两年他们怎么做向量搜索基础设施。
训练大模型时，工程师绝对不会指望网络做一次前向传播就能收敛。它需要数据喂养、Batch切分、学习率控制、验证集筛选以及优化器状态的迭代试错。
世界模型火，火到都有点乱了。
都以为让AI查数据省事，结果它答得漂亮你却不敢信。Anthropic最近说这事有解了，靠的是一套和代码无关的「笨功夫」。
真没想到啊！物理AI的账单，有一天竟然能和大模型一个价。
当大模型 Agent 从实验室加速走向金融、医疗、代码开发等高价值场景，一个隐秘却致命的瓶颈正在浮现：Token 的指数级消耗正引发算力、协作与安全的系统性危机。传统 “堆算力、加参数” 的线性优化已触及天花板，我们该如何在 “输出质量” 与 “经济成本” 之间找到可持续的最优解？
为解决科研中对单篇文献深度解析的需求，佐治亚大学团队提出IntrAgent，专注单篇内容，避免大模型幻觉。通过段落排序与迭代阅读机制，精准提取实验细节与元数据。
具身智能公司戴盟机器人（Daimon Robotics）新近完成亿元A轮融资，本轮融资由汇川产投和中国电信联合投资。与此同时量子位还获悉了关于这家公司的另一则消息——阿里通义实验室前多模态研究专家原玮浩加入戴盟，担任首席AI科学家。
刚刚，谷歌DeepMind发布了Gemma 4 12B。一句话概括这个模型的定位：把原本需要高端服务器才能跑的多模态智能，装进你的笔记本电脑里。它填补的是Gemma家族里一个关键空缺：比边缘端的E4B更强，比26B混合专家模型（MoE）更轻。而且在整个Gemma 4系列里，它是第一个支持原生音频输入的中等规模模型。