近期，RAE（Diffusion Transformers with Representation Autoencoders）提出以「 冻结的预训练视觉表征」直接作为潜空间，以显著提升扩散模型的生成性能。
我们都知道 LLM 中存在结构化稀疏性，但其底层机制一直缺乏统一的理论解释。为什么模型越深，稀疏性越明显？为什么会出现所谓的「检索头」和「检索层」？
创意工作流的“奇点”已经到来。曾经耗费团队数周的角色设计、风格探索和分镜绘制，如今在Nano Banana中被压缩到几分钟。高度一致的角色、一键迁移的风格、拖拽完成的复杂编辑。
两人小团队，仅用两周就复刻了之前被硅谷夸疯的DeepSeek-OCR？？ 复刻版名叫DeepOCR，还原了原版低token高压缩的核心优势，还在关键任务上追上了原版的表现。完全开源，而且无需依赖大规模的算力集群，在两张H200上就能完成训练。
大模型一个token一个token生成，效率太低怎么办？
Meta首席执行官马克·扎克伯格近日批准了一项涉及约600名员工的AI部门裁员计划，这是Meta今年在人工智能领域规模最大的一次调整，主要波及公司核心研发机构。在此消息公布后，田渊栋首次公开露面，接受了腾讯科技特约作者「课代表立正」的独家深度访谈。
近期，DeepSeek-OCR提出了“Vision as Context Compression”的新思路，然而它主要研究的是通过模型的OCR能力，用图片压缩文档。
为破解大模型长思维链的效率难题，并且为了更好的端到端加速落地，我们将思考早停与投机采样无缝融合，提出了 SpecExit 方法，利用轻量级草稿模型预测 “退出信号”，在避免额外探测开销的同时将思维链长度缩短 66%，vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍。
DeepSeek最新开源的模型，已经被硅谷夸疯了！
AI新突破！DeepSeek-OCR以像素处理文本，压缩率小于1/10，基准测试领跑。开源一夜4.4k星，Karpathy技痒难耐，展望视觉输入的通用性。
