AI领域一度陷入“上下文窗口”的军备竞赛，从几千token扩展到数百万token。这相当于给了AI一个巨大的图书馆。但这些“百万上下文”的顶级模型，它究竟是真的“理解”了，还是只是一个更会“背书”的复读机？
Token危机真的要解除了吗？ 最新研究发现，在token数量受限的情况下，扩散语言模型的数据潜力可达自回归模型的三倍多。
GPT-oss放飞自我了？！居然出现了明显的幻觉行为。 在没有提示词的情况下，消耗超过30000个token凭空想出一个问题，还反复求解了5000多次？！
扩散语言模型（DLMs）是超强的数据学习者。 token 危机终于要不存在了吗？ 近日，新加坡国立大学 AI 研究者 Jinjie Ni 及其团队向着解决 token 危机迈出了关键一步。
年初那会儿，DeepSeek 横空出世，AI 圈子跟过年一样热闹。它凭啥这么火？除了开源够意思，五百多万的训练成本也惊艳了不少人。
近年来，大语言模型（LLM）在语言理解、生成和泛化方面取得了突破性进展，并广泛应用于各种文本任务。随着研究的深入，人们开始关注将 LLM 的能力扩展至非文本模态，例如图像、音频、视频、图结构、推荐系统等。
用扩散模型写代码，不仅像开了倍速，改起来还特别灵活！ 字节Seed最新发布扩散语言模型Seed Diffusion Preview，这款模型主要聚焦于代码生成领域，它的特别之处在于采用了离散状态扩散技术，在推理速度上表现出色。
又一个SOTA基础模型开源，而且依然是国产。 刚刚，阶跃星辰兑现了WAIC上的承诺，将最新多模态推理模型Step-3正式开源！ 在MMMU等多个多模态榜单上，它一现身就取得了开源多模态推理模型新SOTA的成绩。
近期，AI 编程领域又一匹 AI Coding 黑马正在快速崛起。
放眼当下，到底哪个芯片跑满血DeepSeek是最快的？ 答案很意外——不是你以为的英伟达，而是一家国产GPU。 因为现在它的速度，已经直接来到了100 tokens/s！
