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转帖：清华大学新论文构建了 TokenRouter，这是一个服务系统，能够实现按 token 的小模型和大模型路由，吞吐量高达现有系统的 64.15 倍。 当前流行的服务框架（如 vLLM 和 SGLang）每个请求运行一个模型，因此当两个模型共享一个答案时，每一步都必须等待较慢的那个模型。 TokenRouter 为每个模型提供自己的服务器，并让它们相互传递工作。因此，它在模型之间传递半写好的答案，同时保留模型迄今为止文本的记忆（KV 缓存），并短暂持有请求，以便每个模型处理更大的批次。 在 5 种路由方法中，吞吐量比现有更强的系统提高了 2.01 至 64.15 倍。 – arxiv.org/abs/2610.12242 标题：“TokenRouter：面向 Token 级 LLM 路由的高效服务系统”

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更强大的机器人并不总是需要更强大的基础模型。 有时，它只需要更好的行动方式。 SenseNova 团队的最新研究提供了一个有趣的例子，展示了智能体系统设计如何提升具身人工智能的性能。 GPT-6 Astra 的模型权重：https://t.co/wD9DlTI5F6

大家都认为 Ant 隐藏着一个强大的模型，其实是 OpenAI 隐藏的，它以比 Astra 低 11.9 倍的计算量击败了 Astra 的最佳模型。 <模型 2 比 Mythos 5 性能提升约 1.5 倍，Opus 5.5 的发布性能已提升约 4.9 倍> Ant 正在训练模型 3——正如他们在官方博客中提到的，这是他们对完整 RSI 的诠释：https://t.co/MrYHEMhSYD

AI 竞赛没有终点线。

转帖：Anthropic 直白地指出，该模型对自己推理过程的解释不能被信任为它行为的证据，这正是他们无法清晰判断这些失败中每一个的严重程度的原因。

转帖：这个女人可以为她想要的任何事情得到答案，通过某种从不评判她、并且无限耐心的事物，几乎总是知道她的意思，即使她搞砸了，而你却在自取灭亡。

转帖：选择技能文件的优秀论文。 在蒸馏技能库之前，记录哪些技能提供稳定的训练信号，并丢弃其余的。 新的NYU和亚马逊论文发现，蒸馏少数持续产生有用训练信号的技能，其效果可以匹配或超过蒸馏一个大11倍的技能库。 技能是简短的书面提示，比如一个用于计数案例的规则，模型通过学习阅读它们的自身副本来吸收它们。根据主题匹配挑选，在3个Qwen模型中，超过25%的技能没有提供任何有用的信号。 SGUID只保留那些在训练早期有帮助且在后期仍有帮助的技能。使用6个这样的技能，4个模型中有3个在数学竞赛测试中匹配或超过了完整技能库的30到71个技能。第二轮使用3个新技能，将Qwen3-8B从64.3%提升到66.3%。

我完全同意。而且这是最好的证明，即当许多人的健康和生存受到威胁时，我们根本无法在发布研究成果上犹豫不决，或是顾及个人的敏感性。 引用：这是昨天晚上 Terence Tao 在 Caltech 举办的“Math 2.0”公开讲座的一张幻灯片。我非常确信，如果这种疗法真的有效，几乎任何四期癌症患者都会告诉你，人类对其机制的理解对他们来说完全无关紧要。

Michael Corral 的《初等微积分》（2020 年版）现已加入 @ChapterPal 的开放教材库。 这是一本面向工程、物理、数学、化学及相关科学专业本科生的入门教材。 涵盖标准课程范围 https://t.co/pYiGTLlR8V

这个类比不成立的原因很简单，因为你可以通过实证检验来判断这些化学物质是否能杀死癌细胞。

转帖：很高兴能参与法国国际广播电台（Radio France Inter）关于人工智能的这期节目，这是精彩的《大爆炸》（Big Bang）系列的一部分：https://t.co/v5oRQ3NBXV @franceinter 由才华横溢的 @galfard 主持，与 @NawellMadaniAct 和 @evdende2 一起（法语）。

转帖：我讨论了特朗普对国际刑事法院的攻击如何是为了让世界对美国和以色列战犯变得安全。欧盟应该援引其阻断法规。国际刑事法院应该指控特朗普和马可·卢比奥妨碍司法。

Claude Opus 5.5 在 AI-2027 图表上的位置 使用图表相同的公式，只是输入了截至10月10日的Epoch ECI &gt; Opus 5.5：11.7小时 &gt; GPT-6 Astra：10.0小时，不是16小时（其ECI已修正为169.2 → 166.45） 两者都落后于曲线7-8周，保持着前沿的步伐。

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