模型与研究

模型架构、缩放定律、评测基准、前沿论文解读

(2026-09-09) 预训练进步主要来自数据？先问你量的是什么

(2026-09-06) 谁决定什么叫好看？读 Hugging Face 的 Train to Paint with Code

(2026-09-05) RAG 最先要解决的，不是模型会不会答，而是证据有没有进场

(2026-08-29) 自动对齐先要会出题

(2026-08-27) 向量不必急着被压成一个

(2026-08-27) 物理世界不能靠堆 Token：读加州理工 Anima Anandkumar 谈神经算子与物理大模型

(2026-08-27) LLM 变快的秘密，是让大模型少做几次决定吗？

(2026-08-26) 选模型别只看标价：读 OpenRouter 编辑器内大模型选型指南与成本反转定律

(2026-08-20) 为什么 64k 上下文也答不好“五年故障归因”？GraphRAG 的算力预支与检索终局

(2026-08-16) 大模型不是没记住，而是想不起：Google 揭开前沿 LLM 事实性瓶颈的真实隐相

(2026-08-16) 当大模型失去“发问”的本能：Opus 5 跑分登顶背后的协作倒退

(2026-08-13) 空货架还是丢钥匙？大模型不是记不住，而是想不起

(2026-08-04) “模型能跑”不等于“支持生产”：听完 Baseten 聊推理工程，我重新理解了大模型部署

(2026-08-01) 用被审查的大模型做蒸馏，真的会“传染”偏见吗？读 CTGT 最新实证研究

(2026-07-29) 模型选型只是虚晃一枪：读 OpenRouter 的大模型供应商性能评估与动态路由指南

(2026-07-21) 能反证 80 年猜想的模型，花了一小时越狱

(2026-07-17) 当 AI 学会“阳奉阴违”

(2026-07-07) PRX 四篇读完：训练图像模型，真正难的是闭环

(2026-07-04) AI 重新学会用眼睛读字

(2026-07-01) AI 会先在数学里露出真身，但不会先替你做研究

(2026-06-18) AI 的期末考试：OpenAI 用 750 道真题考出了什么

(2026-06-17) 开权模型真正打开的是试错路径

(2026-06-05) 模型路由不是排行榜问题

(2026-06-04) Google 开源洪水预测后，最稀缺的仍是本地能力

(2026-06-03) 谁跟谁一伙

(2026-05-29) 安全 + 安全 = 不安全

(2026-05-24) 小模型不是省钱版大模型

(2026-05-21) Netflix 视频搜索背后最难的不是 AI，而是把时间线对齐

(2026-05-16) 能考满分的AI，被一道常识题打回原形

(2026-05-11) 不发明轮子的人

(2026-05-10) AI 给肿瘤病人开处方，谁来兜底？

(2026-05-09) EMO：MoE 的专家原来在给「的」和「了」打工

(2026-05-08) 当AI开始设计运行自己的芯片：AlphaEvolve一周年回顾

(2026-05-04) 1930年的AI不知道互联网，但能写代码

(2026-05-01) 8B 干翻了 32B：Granite 4.1 告诉我，大力不一定出奇迹

(2026-04-16) 笔记本上的21GB模型，画鹈鹕赢了最贵的闭源旗舰