1968年，埃尔德什和合作者Sárközy、Szemerédi提出了一个猜想：关于原始集的一个特定求和式，存在渐近意义上的明确上界。更关键的不是速度差距，是路线差距。而LLM则走了一条完全不同的路线，它使用了一个在相关数学分支中众所周知、却从未有人想过要应用到这类问题上的公式。在#1196之前，Price和Barreto已经用类似方法在几个较小的问题上取得了进展，陆续引起了一些关注。比如{2, 3

对比来看，DeepSeek-V4-Pro 更偏向能力上限的探索，而 DeepSeek-V4-Flash 则在保留较强模型能力的同时，通过更轻量的结构设计与推理优化，在延迟、吞吐以及资源消耗方面都有明显改善。DeepSeek-V4-Pro的参数规模达到 1.6T，在 Agentic Coding 评测中已达到当前开源模型最佳水平，并在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro

⚠️ 注意：这里90%的人会踩坑logging模块的%风格格式化是惰性求值的，但如果你写成logger.info(f"Processing {order_id}")，字符串会在调用前就拼接，哪怕日志级别不输出也会造成性能损耗。你打开终端，翻看日志，却发现一片混乱：有的日志带时间戳，有的没有；本文会带你深入对比Python三大日志方案：标准库logging、Loguru和新一代的Logfire，通过

还有误差累积，Databricks 2026 年 4 月的研究发现，Agent 会引用之前运行里错误的输出，再以更高的信心复用，没有策展的记忆会把一次性错误固化成永久谎言。三种遗忘机制必须同时工作：基于时间的衰减用指数函数压低更老、更少访问的记忆的检索分数，典型半衰期约 70 天，不删除，只是降低浮现概率；人类记忆不是单一的类型，Agent 记忆也不该是。Zep 的 Graphiti 开创了双时态

包揽了GPT-1和GPT-2论文一作，也是GPT-3、GPT-4的核心贡献者，此外他还是多模态模型CLIP的主导者之一，像Whisper、DALL·E也都有他深度参与的身影。晶体管、电视机普及的年代，talkie惊讶值直接陡峭飙升，一柱擎天。更离大谱的是，当团队扔给它一道Python编程题时，这个跨越了将近一百年的过去之灵，竟然写出了它人生中的第一行Python？按团队的路线图，今年夏天，GPT-

在最核心的层面，memory 存的是过去的用户交互和上下文信息，让 agent 在时间维度上做出更准确的响应。GraphRAG 把信息组织成相互关联的实体和关系，让跨上下文的多跳推理成为可能，而不只是取回相似的文本片段。但仅靠精确词匹配未必够用，查询可能用了语义相近、但用词不同的表达，结果就是上下文检索不完整，可能引出错误输出或幻觉，语义上接近的查询甚至会拿到完全不同的回应。这就是 GraphRA

由于DP和ZeRO本来就要在优化器步做一次all-reduce把梯度累加,all-reduce可以拆成reduce-scatter和all-gather，那在reduce-scatter后每一个shard优化器对应的梯度都是对的了，把完成参数更新后，再all-gather一次参数即可，那么原本梯度的all-gather替换成了更新后的参数all-gather，ZeRO-1的通信量和普通 DP一模一

作者：EU Law翻译：付雯欣校对：赵茹萱本文约6200字，建议阅读12分钟本文我们根据欧盟理事会目前批准的文本，初步列出了我们认为的AI法案的关键要点。关键词：科技、通信媒体、数字经济欧盟理事会最近一致通过了人工智能（AI法案）。这是全球首部全面的人工智能法规，它基于风险规定了在欧盟市场上投放、投入使用和使用人工智能系统（AI系统）的统一规则。该法案最初由欧盟委员会于2021年4月...

作者：Faizan Shaikh 翻译：季洋校对：王雨桐本文约2700字，建议阅读10+分钟。本文将展示如何使用开源工具完成一个人脸识别的算法。 引言“计算机视觉和机器学...

本文约10000字，建议阅读10+分钟本文为你介绍图 FM及其使用的示例。语言、视觉和音频的Foundation Models基础模型已成为 2024 年机器学习的主要研究主题之一，而针对图结构数据的 FMs 则有些落后。在这篇文章中，我们认为图 FM 的时代已经开始，并提供了一些如何在今天使用它们的示例。图形和几何深度学习中新兴基础模型的时间线。什么是图形基础模型以及如何构建它们？由于对于什么.