让OpenAI的Codex改代码，基本上“一击命中”，每次所下达的指令都能被有效执行并得到预期结果。 前提还是：需求尽可能描述清楚，把能想到的需求细节尽可能完整地写出来。 Read more
一、PaddleOCR-VL 是什么（核心设计与能力） 二、DeepSeek-OCR 是什么（核心理念与能力） 三、两者侧重点的本质差异 维度PaddleOCR-VLDeepSeek-OCR问题导向文档解析全流程（文本/表格/公式/图表），追求小而强、快而稳长上下文成本问题：用视 Read more
论文Exploring Network-Knowledge Graph Duality: A Case Study in Agentic Supply Chain Risk Analysis针对“供应链风险分析”这一强网络属性、强多模态的数据场景，批判了传统做法：其一，依赖专项微 Read more
论文BitNet Distillation提出 BitNet Distillation（BitDistill）框架，将现成全精度大模型（如 Qwen 系列）以极低成本微调为 1.58-bit（三值 {-1,0,1}）权重量化模型，用于具体下游任务，同时在 CPU 上实现约 10× Read more
论文LLMs Can Get "Brain Rot"!提出并实证验证“LLM 脑腐化（Brain Rot）假说”：当大语言模型在持续预训练阶段长期暴露于“垃圾网络文本”（junk web text）时，其认知能力会出现持久性退化，包括推理、长上下文理解、安全规范以及“黑暗人格特质 Read more
经典CFD（Computational Fluid Dynamics）仿真在汽车与航空航天外流场分析中耗时高、算力成本大，促使工业界寻求“神经替代（neural surrogate）”以数量级加速。AB-UPT（Anchored-Branched Universal Physic Read more
大型语言模型（LLM）在部署端最常用的压缩路径是后训练量化（Post-training quantization, PTQ）。但在≤4bit的低比特权重量化下，均匀、无校准的经典方法（如RTN）常因“离群值”而显著劣化——同一缩放因子被迫同时服务于极大值与普通权重，导致整行或整列 Read more
聚合物具有多尺度、强相互作用耦合等复杂性，传统经典力场（如 PCFF/OPLS）在可迁移性与精度上常受限，而从头算方法又难以覆盖需要的体系规模与时间尺度。论文SimPoly: Simulation of Polymers with Machine Learning Force F Read more
当今大模型在处理长文本时，注意力计算随长度二次增长，算力与显存压力巨大。DeepSeek的最新模型DeepSeek-OCR提出用“视觉—文本”通道进行“光学压缩”：把长文本渲染为高分辨率图像，经视觉编码器压成少量“视觉token”，再由解码器还原为文本。作者以端到端OCR为试验台 Read more
论文AI models collapse when trained on recursively generated data关注一个将长期影响生成式AI生态的核心问题：当模型不断在由前代模型生成的数据上再训练时，会发生什么？作者提出并系统刻画了“模型坍塌（model colla Read more
大型语言模型（LLM）正被用于构建“自驱动实验室（self-driving laboratories, SDL）”，期望把复杂实验的“规划—执行—分析”全链条自动化。但现有SDL多依赖“固定脚本+单一目标”，缺少专家在现场做出的灵活调参、跨工具协同与异常处置能力。论文Evalua Read more
短答：不能在“普通新建聊天”里直接指定某几段“历史对话”作为上下文自动载入。 但有几种官方支持的替代方案，能实现“把既往内容带进来”的效果： 给你的可落地做法 In a brand-new ChatGPT chat, can I designate one or more pas Read more