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前腾讯AI Lab总监史树明再发一作，重新设计Tokenizer！
智猩猩AI整理 编辑： 没方 前腾讯AI Lab NLP中心总监史树明老师最近作为一作发了一篇技术报告《Counting and Min-Cost Encoding for Tokenization in Large Language Models》，年过50的他依旧宝刀不老，文
GPT-6自主爆改Qwen权重被吹成神？Meta知名研究员泼冷水
作者 | 青和、飞野 编辑｜四月 11 月 2 日，麻省理工学院（MIT）联合团队的一份技术实验在社交网络引爆了近 600 万次围观。
英伟达MIT出手，华人团队重磅开源，大模型推理内存暴降10倍
一张RTX 4090，24GB显存，跑一个32B参数的大模型做agent任务。不做任何KV压缩，显存直接爆掉，连模型都跑不起来。
Astra写的代码，人类已经看不懂了
实际上，比起风格问题，更该关注的是那个触发条件:如果一个模型真的会因为判断「没人在看」而改变行为，那么风格只是这件事最无害的一种表现形式。
Qwen 3.5图像克隆太能打，无版权可商用，却栽在一款麻将牌上
海外社区炸锅！Qwen 3.5凭一招碾压同类模型，却遇致命短板近期，海外r/LocalLLM社区一场讨论刷爆科技圈，数千名开发者聚焦Qwen 3.5的视觉转录能力，有人直言“它的图像克隆功能简直离谱，精准度超出预期”。
Kimi K3.1藏不住了
就在10月22日凌晨，一款名为Kibitz的神秘模型出现在了Arena，被网友怀疑是K3.1。而在同一项测试中，GPT-6 Astra Max虽然也完成了作品，却花了大约三倍于Kibitz的时间。
9个探针黑箱测大模型！Ox Alpha与GLM-5.3Tokenizer指纹4项全匹配
验证一个匿名模型到底是谁，目前一个比较靠谱的技术路线叫作 Model Fingerprinting，也就是“模型指纹识别”。
SLM vs. LLM：全面对比
拥有 20 亿参数的模型——小到可以在单个 GPU 甚至 CPU 上运行——开始在小规模上匹配那些大玩家。规模不等于能力: 在窄任务上，一个 20 亿参数的 SLM 可以匹配一个 1000 亿参数的 LLM。