小编前几天和揽睿星舟官方小伙伴在社区认识，为了推广平台，官方免费给出CH社区小伙伴社区送算力了，作为福利送给粉丝，无套路含泪送给大家(￣▽￣)~，回馈粉丝长期关注于支持，请关注公众号ChallengeHub即可获取抽奖方式。揽睿星舟平台链接：下面给出平台使用教程。

DeepSeek-R1火了之后，Ai老板部署需求大大提升，抛开效果不谈，五件套易用性和灵活性相比VLLM大大提升，门槛较低，但是效果不言而喻。以下部署全部以docker方式进行，因为太方便了,但同时坑很多，请做好心理准备喜欢折腾的同学可以按照下面教程进行部署，我也是被逼无奈请杯子里面装满水，原地坐牢，不出意外的话就马上出意外了，一个BUG一支烟。

把科研插图生成拆解成"结构推理"和"美学渲染"两个独立阶段，通过迭代优化布局、精确控制文本，可以实现既准确又美观的publication-ready图片生成。这个工作的意义远不止是个好用的工具。它真正触及到了AI科学家的一个核心瓶颈——视觉表达能力。现在的AI已经能写论文、做实验了（比如AI Scientist-v2被ICLR接收），但没法把自己的发现画成图，这就像一个只会说话不会比划的人，表达力

这篇论文说清楚了一件事：AI写论文"写得好看"和"写得靠谱"是两回事，现有最强的编码智能体在这两件事上几乎无法兼顾——Claude更像一个文采好但喜欢瞎编的学生，Codex更像一个写得普通但至少不胡说的学生，而真正既会写又不胡说的AI，目前还不存在。

【代码】vllm的SamplingParams参数。

论文链接：https://huggingface.co/papers/2601.14192大模型智能体(LLM-based Agents)正在成为AI领域的新焦点。但随着应用场景越来越复杂,一个残酷的现实摆在面前:这些智能体虽然功能强大,但实在太"费"了——费时间、费token、费算力。一个简单的任务,可能需要调用几百次API,消耗数万个token,等待数分钟才能得到结果。这种高昂的成本,让智能体

时间序列预测这个领域，终于也迎来了属于自己的"GPT 时刻"。

AI 技术栈中演进最快的一层——也可能影响最深远关于我们到底处于这条进化曲线的哪个位置，现在争议还挺大的之前有一篇文章叫《35 个关于 AGI 的思考，外加 1 个关于 GPT-5 的吐槽》，是作者 Steve Newman 写的，当时火了一把，里面装了一堆关于 AGI 路径的随想（顺带夹了个对 GPT-5 的阴阳）。这次，他又攒了一批新的碎碎念，主题换成了 AI Agent。最近真的很难抽出时间

语言模型中存在一个众所周知但难以描述的现象,称为"上下文腐化"。Anthropic 将上下文腐化定义为"随着上下文窗口中 token 数量的增加,模型从该上下文中准确回忆信息的能力下降",但社区中的许多研究人员知道这个定义并没有_完全_切中要害。例如,查看像RULER这样流行的大海捞针基准测试,大多数前沿模型实际上表现非常好(一年前的模型就能达到 90% 以上)。但有人注意到。

最近 AI 圈子里流行一个话题：Karpathy 搞了个 autoresearch，把实验循环给自动化了。结果马上就有人说，那算什么，老子把整个实验室都自动化了。这个项目叫，🦞，一只"会做研究"的龙虾。，文献真实、实验真跑、引用可验证，全程不需要人工干预。听起来有点离谱，但它确实把流程全打通了。下面来拆一拆。