大语言模型LLM

附完整测试数据+避坑指南 1️⃣ 量化王者：Unsloth版（0.371分）最接近原版BF16模型（0.375分）Bartowski Q4_0（0.352分）速度最快，性价比之选 2️⃣ 意外翻车

Unsloth Dynamic v2.0 是一种超强AI模型压缩技术，专门用来让大语言模型（比如ChatGPT这类AI）变得更小、更快，但几乎不掉智商！减肥神器：原本几十GB的大模型，经过它压缩后可能只剩几GB，但性能几乎不降！加速神器：压缩后的模型跑得更快

阿里千问发布超强AI大脑全家桶——Qwen 3！这次一口气放了8个型号，从迷你款（0.6B）到巨无霸（235B）全都有！

人类思考的本质：我们不是逻辑机器，而是“经验缝合怪”   Geoffrey欣顿说，我们越了解人工智能和大脑实际上是如何工作的，人类的思维就越不像逻辑。我们不是推理机器，他说。我们是类比机器。我们通过共鸣而不是演绎来思考。

最近那些超级AI（比如DeepSeek之类推理模型）变得特别会做题，秘诀就是让它们像人类一样"把思考过程写出来"。但这篇论文发现了个反常识的现象——有时候不思考反而更厉害！ 神奇发现：用最新AI"深度求索-

几周前，我受到最近使用LLM驱动Blender的启发，Blender是广泛用于动画的开源建模工具。鉴于LLM在生成代码方面非常出色，也许CAD

（开场暴击）家人们谁懂啊！谷歌AI从被ChatGPT吊打到如今绝地反杀，这波操作简直像学渣逆袭成年级第一！ （对比拉踩） ChatGPT能火全靠"网红体质"——毕竟全抖音都在玩。 Anthropic（Claude母公司）走的是"学霸

Llama 4 Maverick在单个RTX 4090上以45 tk/s的速度本地化-我终于让它工作了！ 我刚刚完成了一个后续的演示，我从Meta的4000亿参数，128个专家Llama 4 Maverick中获得了每秒45个以上的令牌，我想分享完

太疯狂了！科学家们最近发现，像GPT这样的大模型（LLM）在处理数字时，用的根本不是我们人类那套计算方法。它们竟然把数字变成"螺旋线"上的点，然后用三角函数来算加法——就像用转圈圈的方式做数学题！ 具体来说是这样的：1. 数字变成"陀螺"：

Gemini 2.5-Pro最牛的不是写代码多厉害！是它能像吃了记忆面包一样——哪怕你哔哔叭叭说上三天三夜，它每个字都记得门儿清！说人话就是：终于不用像以前聊15分钟就失忆重启了，现在能像打游戏存档一样一直玩下去！（突然激动）求求谷歌把《双城之战》里那种黑科技传给Gemini啊！ <

小语言模型本地AI能否干翻谷歌大模型Gemini 2.5？实测7款"野生学霸"表现！ 参赛选手小模型名单： 通义千问Qwen 3 1.7B 小不点 通义千问Qwen3 4B 三好生 通义千问Qwen3 8B Q6 课代表 <

最近有个叫Anthropic的AI公司（创始人是OpenAI前员工）搞了个大新闻！他们把自己家AI助手"克劳德Claude"的聊天记录扒了个底朝天，就想看看这AI三观正不正。结果发现这AI平时确实是个"三好学生"，但偶尔也会被网友带歪画风！ ▶ 70万条聊

Phi-4-reasoning是一种最先进的开放权重推理模型，它是在Phi-4的基础上进行微调的，使用的是对思想链跟踪和强化学习数据集的监督微调。 Phi-4推理小能手就像你们班那个数学突然开窍的同学——本来是个普通学生（Phi-4基础版），但老师给他吃了

这个"SOLO Bench"测试有多变态！ 这玩意儿是个专门折磨AI的"造句地狱"——让AI用大约4000个单词的词库，硬憋出250个句子！每个句子必须严格4个单词，还得符合特定语法格式。最狠的是：每个单词全篇只能用一次！（比如"apple"用过一

家人们！刷到个超硬核的招聘！MoAIJobs刚po的——惠普家的AI特种部队'HP IQ'在旧金山招人啦！ 重点来啦！招的是'机器学习特种兵'，专门研究怎么把AI塞进手机电脑这些小设备里！

我跟你们说个超神奇的事儿！Qwen3这回居然把AI乱编瞎话的老毛病给治了！我每次测试新AI都像老师抽查背书一样，专门让它背法语德语的名诗。结果你猜怎么着？这个2350亿参数的Qwen3明明个头不够大（要知道背欧洲诗歌起码得6000亿参数的大块头），还是个"偏科生"模型（MoE技术让它不能同时用全部脑