DeepMind最新研究：逆向思维训练LLM可大幅提升AI推理能力
Google DeepMind的研究表明逆向思维训练大模型（LLMs）能显著提升其推理能力，通过构建包含正反向问题的数据集并利用知识蒸馏框架优化模型。
大语言模型
谷歌DeepMind推出“可微缓存增强”新方法了
谷歌DeepMind团队提出了一种名为‘可微缓存增强’的技术，该技术通过引入外部协处理器来增强大语言模型（LLMs）的键值（kv）缓存，显著提升了推理性能，并在多个基准测试中提高了准确率和性能。
AAAI 2025｜多场景行人属性识别基准数据集MSP60K：57个类别和8个特定场景
本文提出了一种新的大规模跨域行人属性识别数据集MSP60K，以及一种名为LLM-PAR的大语言模型增强框架用于提升行人属性识别的准确性。
深夜发布！英伟达 Jetson Orin Nano“掌中超算”到底有多强？
英伟达发布Jeston Orin Nano超算，体积小至信用卡大小，内置CUDA核心和ARM CPU，提供高达每秒70万亿次的计算能力。耗电仅25瓦，价格从上代的Jetson Orin NX下降到249美元。老黄定义其为机器人处理器，支持本地信息采集训练、视觉AI处理及生成式AI应用。未来可应用于智能城市和智能家居领域。但因反垄断调查影响，普通用户暂时无法使用。
全面超越CoT！Meta田渊栋团队新作：连续思维链
Meta田渊栋团队提出的新范式Coconut（连续思维链）在LLM推理任务中性能更强、效率更高，通过移除模型头尾的LLM head和embedding层，并使用中间状态进行自回归。
微软开源MarkItDown：一键转换文档为Markdown，LLM时代的必备利器！
微软开源MarkItDown工具，支持PDF、Word等多种文件转换为Markdown格式，并具备调用大语言模型描述图像的功能。使用简单，代码几行即可实现转换。