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27 页综述，354 篇参考文献！史上最详尽的视觉定位综述，内容覆盖过去十年的视觉定位发展总结，尤其对最近 5 年的视觉定位论文系统性回顾，内容既涵盖传统基于检测器的视觉定位，基于 VLP 的视觉定位，基于 MLLM 的视觉定位，也涵盖从全监督、无监督、弱监督、半监督、零样本、广义定位等新型设置下的视觉定位。
外媒SemiAnalysis的一篇深度长文，全面分析了DeepSeek背后的秘密——不是「副业」项目、实际投入的训练成本远超600万美金、150多位高校人才千万年薪，攻克MLA直接让推理成本暴降......
现在，豆包大模型团队联合北京交通大学、中国科学技术大学提出了VideoWorld。
当谷歌在 2018 年推出 BERT 模型时，恐怕没有料到这个 3.4 亿参数的模型会成为自然语言处理领域的奠基之作。
首个FP4精度的大模型训练框架来了，来自微软研究院！
相比LLM和Agent领域日新月异、高度成熟的进展相比，数据收集方面的规范有明显滞后。由超过50名研究人员组成的「数据溯源计划」（DPI）旨在回答这样一个问题：AI训练所需的数据究竟来自何处？
基于一段文本提问时，人类和大模型会基于截然不同的思维模式给出问题。大模型喜欢那些需要详细解释才能回答的问题，而人类倾向于提出更直接、基于事实的问题。
「除了 Claude、豆包和 Gemini 之外，知名的闭源和开源 LLM 通常表现出很高的蒸馏度。」这是中国科学院深圳先进技术研究院、北大、零一万物等机构的研究者在一篇新论文中得出的结论。
VARGPT是一种新型多模态大模型，能够在单一框架内实现视觉理解和生成任务。通过预测下一个token完成视觉理解，预测下一个scale完成视觉生成，展现出强大的混合模态输入输出能力。
知识蒸馏通过训练一个紧凑的学生模型来模仿教师模型的 Logits 或 Feature Map，提高学生模型的准确性。迁移学习则通常通过预训练和微调，将预训练阶段在大规模数据集上学到的知识通过骨干网络共享应用于下游任务。