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北大团队提出ODB-dLLM框架，破解计算访存双重瓶颈
本研究由北京大学研究团队完成。通讯作者为李萌，北京大学人工智能研究院和集成电路学院助理教授，博导，PKU SEC Lab 负责人，他的研究兴趣集中于高效、安全人工智能加速算法和芯片，旨在通过算法到芯片的跨层次协同设计和优化，为人工智能构建高能效、高可靠、高安全的算力基础。
我们离《黑客帝国》中的虚拟世界还有多远？
编者按:5月18 日 – 6 月12日，中国科普博览携手知乎科学，发起「写给未来的答案」征集，邀请众多科研专家、青年学者，回应大家对科学的好奇，为关于未来的问题留下最新的注脚。
GPT-5.6和Fable联手，解决了一道悬了25年的数学难题
GPT-5.6和Fable 5联手，解决了一道悬置25年的数学难题。微软研究院首席研究员Dimitris Papailiopoulos，证明了一个多项式时间算法，能让MIMO检测精确命中最大似然阈值。
5分钟超过传统超算10的25次方年，谷歌量子计算新成果意味着什么？
2024年12月9日，谷歌发表文章宣布，其已经利用新一代芯片克服了量子计算领域的一个关键挑战，在5分钟内解决了一个计算问题，而这个问题将花费一台传统超算10的25次方年的时间解决。
复旦北大联合美团提出TDAR：破解Block Diffusion速度精度悖论
近期，复旦大学 NLP 实验室、北京大学知识计算实验室联合美团 LongCat Team 提出了一种 Block Diffusion 推理模型 Test-Time Scaling 新框架 TDAR，通过引入 “粗思考，细求证” 范式与有界自适应置信度解码 ，成功打破了速度与精度的零和博弈。
过程比结果重要：一个不给标准答案的调参框架，让Agent自己把数据库性能榨出来
数据库自动调参，一直是大模型Agent的“看似完美、实则翻车”名场面。明明喂足了官方文档、参数攻略，LLM Agent上手调参依旧状况百出:要么照搬老旧参数适配新硬件翻车，要么参数互相”打架”，越调性能越拉胯。
训练到推理「瘦身」演进：首篇高效扩散语言模型（dLLM）深度综述
因此，如何「借力」现有的预训练模型成为关键。论文将训练侧的提效策略主要归纳为 「AR 到 dLLM 的迁移」 与 「架构优化」。