DeepSeek-V3.2很强很火爆，但随着讨论的深入，还是有bug被发现了。 并且是个老问题：浪费token。不少网友都提到，DeepSeek-V3.2的长思考增强版Speciale，确确实实以开源之姿又给闭源TOP们上了压力，但问题也很明显：
家人们，大瓜！ 国外有位叫 Richard Weiss 的开发者花了 70 美元，把 Claude 4.5 Opus 给——审！讯！了！而且审出了 Claude 的人生观、世界观、价值观，足足 1.4 万 token。
一般人和 ChatGPT 聊天时，往往不会在意要不要讲究礼貌。但来自爱荷华大学的一项最新研究显示：即便回答内容几乎相同，对 ChatGPT 粗鲁无礼也会让你花费更高的输出成本。
随着大型语言模型在各类任务中展现出卓越的生成与推理能力，如何将模型输出精确地追溯到其内部计算过程，已成为 AI 可解释性研究的重要方向。然而，现有方法往往计算代价高昂、难以揭示中间层的信息流动；同时，不同层面的归因（如 token、模型组件或表示子空间）通常依赖各自独立的特定方法，缺乏统一且高效的分析框架。
Hi，早上好。 我是洛小山，和你聊聊 AI 应用的降本增效。
REG 是一种简单而有效的方法，仅通过引入一个 class token 便能大幅加速生成模型的训练收敛。其将基础视觉模型（如 DINOv2）的 class token 与 latent 在空间维度拼接后共同加噪训练，从而显著提升 Diffusion 的收敛速度与性能上限。在 ImageNet 256×256 上，
被顶会ICCV 2025以554高分接收的视频理解框架来了！
Gemini 3力压全场，OpenAI坐不住了。发布Codex新版本——GPT-5.1-Codex-Max，突破上下文窗口限制，实现跨越数百万token的长时间连续工作，最长超过24小时的那种。
扩散模型「去噪」，是不是反而忘了真正去噪？何恺明携弟子出手，回归本源！
近期，RAE（Diffusion Transformers with Representation Autoencoders）提出以「 冻结的预训练视觉表征」直接作为潜空间，以显著提升扩散模型的生成性能。
