LLaDA 2.1的突破让我们看到，AI没必要一直像挤牙膏一样逐字生成。这种全局进化的模式一旦普及，AI写作和编程将从打字机时代跨入显影时代，一眨眼全文就位。这种瞬时生成的快感将彻底重塑交互节奏，让实时协作真正变得丝滑无感。这种高效率也意味着算力成本的断崖式下跌。当千亿参数的大模型能在随身设备上秒开秒回，AI就不再是昂贵的云端奢侈品，而是像空气一样无处不在的随身智囊。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2601.23265发布时间：2026.01.30先划重点：论文附录里有可供参考。相信很多搞科研的朋友都深有体会，写论文最痛苦的往往不是推公式或做实验，而是画那张能撑起整篇论文门面的方法框图。以前咱们全靠手工在那儿拉框、连线、对齐，一坐就是大半天，手都要废了；后来生图大模型火了，大家觉得救星来了，不过总觉得差点意思，。最近看到北大和谷歌合作的一

论文链接：https://arxiv.org/abs/2601.14249发布时间：2026.02.02对于大模型炼丹师而言，不知道大家有没有这种经历，每次做的时候，心里其实特别虚。随手拿一批看似比较好的数据来训练，结果折腾半天，评估指标纹丝不动，甚至还倒退了。刚看到的这篇论文，它就把这种“炼丹玄学”用科学的方法给量化了。我们来看看它是怎样用一个指标把大模型蒸馏需要的的。

最近我刷到的文章，说实话，真的让人眼前一亮。官方对它的介绍是把它叫做“它最核心的魅力就在于：彻底抛弃了那种笨重的向量数据库，让 AI 像人类专家一样，。这一思路的提出，为受限于传统 RAG 应用瓶颈的开发者，带来了全新的解决方向与思路。

摘要： next-ai-draw-io是一款基于Next.js的AI绘图工具，结合大语言模型与draw.io，支持通过自然语言指令生成图表（如流程图、架构图），并能优化上传的手绘图、PDF等文件。其核心技术是通过AI将用户需求转化为draw.io的XML代码，再渲染为可视化图表，支持历史版本追溯与交互式修改。实际体验表明，生成效果依赖AI模型能力（推荐Claude Sonnet 4.5、GPT-4

博客链接：https://thinkingmachines.ai/blog/on-policy-distillation/

简单来说，Clawdbot 是一个开源的个人 AI 助理项目。它最神奇的地方在于，它不是一个像 ChatGPT 那样的独立网页或 App，而是一个“AI 网关”，把最聪明的 AI 大模型（比如 Anthropic 的 Claude）接到了你每天都在用的社交 App 里。你可以把它想象成一个住在你电脑里的“数字助理”或者“数字实习生”。你只要在 微信等社交软件里给它发个短信，它就能帮你去翻邮件、管日

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1.kenlm在python中的使用过程import kenlmmodel = kenlm.language("tri_gram_language_model.arpa")score = model.score("银行 放贷 行为")print(score)--------------------------------->>> -7.15396165847...