一群大模型玩你画我猜，人类一旁围观超起劲儿。就像下面这张图展示的，由Grok画长颈鹿，一堆大模型根据生成内容猜答案。参赛选手包括GPT-4o、Claude、Llama、Gemini、Grok等。其实这是最近爆火的一种新的测试基准（doge）。游戏结果一定程度上能反映出大模型能力，比如这组测试一共
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中国科学技术大学张燕咏团队在昇腾算力支持下，成功研发出基于专家选择分布预测的专家负载均衡和all2all通信均衡框架。该框架通过“三步走”策略，有效解决了MoE稀疏大模型推理中的专家负载不均和通信开销大两大难题，显著提升推理性能。实验显示，该方案在多项指标上较主流方案提升超30%，为昇腾技术优化MoE模型推理提供了宝贵借鉴，将加速其在各领域的落地应用。
文章讲述AI项目预算失控的普遍现象：李工团队因手动计算GPT-4等大模型调用成本复杂，最终预算比实际支出少25%。行业调查显示73%团队曾因模型成本失控被迫调整项目。AIbase推出三步极速成本计算器解决痛点：1）集成50+主流大模型参数库；2）用自然语言描述需求即可生成预算；3）10秒输出详细成本对比报告。该工具已帮助电商企业节省40%预算，其优势在于实时追踪官方定价、智能匹配场景规则、自动生成多模型对比报告，让晦涩的token计价变得直观透明。目前已有超12万开发者使用该工具优化AI项目成本。
AI大模型成本控制指南：实测三步预算法+企业级避坑方案。文章揭露行业痛点：1）价格迷雾：各厂商计费规则差异大，长文本/多模态存在隐藏溢价；2）团队实测GPT-4生成20篇行业分析（50万字）实际账单超预算4倍。解决方案：通过AIbase计算器实现精准预测：①场景化选择自动加载计费规则；②输入需求实时生成动态成本矩阵；③智能规避四大隐性成本（长文本衰减补偿/区域差价预警等）。跨境电商案例显示，使用工具后成本降低60%。核心观点：在AI时代，成本控制能力已成为企业核心竞争力。
专注医疗后，百川智能交出第一份答卷! 8月11日，百川智能发布第二款开源医疗增强推理大模型Baichuan-M2，其以32B的参数量，在OpenAI的Healthbench评测集上，超越其刚刚发布5天的开源模型gpt-oss-120b。
IDC最新报告显示，百度智能云凭借"文心一言4.5"多模态大模型和"文心X1"深度思考模型，在视觉大模型领域综合实力排名第一。其智能云平台在算法模型、工程化落地、行业覆盖等方面优势显著，已服务餐饮、钢铁、电力等20多个行业，帮助数百家企业实现生产全环节的数字化管理。典型案例包括：为风电集团构建安全管控系统，巡检效率提升6-10倍；与中钢研合作金相分析模型，检测准确率达95%；助力连锁餐饮实现全国1000+门店服务质量量化管理，订单覆盖率从5%提升至95%。通过"云端大模型+边缘小模型"的协同架构，在保障精度的同时大幅降低应用成本，推动专业级视觉AI应用普及。
AI大模型的秘密配方是什么?答案可能很简单:海量的“盗版内容”。 这几乎是行业内公开的秘密。2023年，《纽约时报》一纸诉状将OpenAI和微软告上法庭，正式拉开了这场战争的序幕。很快，战火烧遍了整个硅谷。Meta因其Llama模型涉嫌使用盗版书籍而面临集体诉讼;Anthropic同样因其模型Claude的训练数据而被告，一时间，几乎所有头部玩家都被推上了被告席。 这场大模型与版权�
联发科天玑9500完成NPU架构升级，首次引入全新IP硬件。采用“存算一体”高效设计，AI策略从拼性能转向追求均衡能效比。终端AI落地能力增强，旗舰芯片算力提升让手机可运行更聪明的大模型，响应更迅速。日常AI功能如图像处理、视频生成、文本创作等响应更快效果更好。“存算一体”技术通过就地计算降低功耗，减少数据传输更节能。手机AI技术正从“实验室性能”向“用户体验”过渡，算力提升带来更广泛AI应用场景，能效优化保障日常使用稳定性，整体提升手机AI实用价值。
中国科学技术大学宋骞团队基于昇腾平台开发了工业知识图谱构建框架和大模型增强推理技术。该研究通过融合领域小模型与大语言模型，构建了"初始识别-知识抽取-知识引导反思"三阶段框架，显著提升了知识抽取准确性。在智能运维系统应用中，团队采用ETL架构处理多模态数据，结合RDF语义网技术构建知识图谱，并研发故障智能预测诊断模块。同时创新性地提出知识增强与过滤框架，利用PLM嵌入空间降低计算负担，有效提升知识增强的灵活性。研究成果显著提升了工业设备智能运维水平，实现了核心技术的自主创新适配，为构建安全高效的现代工业体系提供关键技术支撑。
近日，武汉大学与蚂蚁集团联合发布了新一代语义增强遥感大模型SkySense，堪称12边型战士。 其相关研究成果在国际知名学术期刊《自然机器智能》上在线发表。 当前，遥感基础大模型在复杂动态地球观测场景应用中面临挑战，如多模态遥感影像数据融合性能欠佳、下游任务微调依赖大量数据、对遥感语义信息挖掘不足等。 为攻克这些难题，研究团队基于前期多模态遥感大�
文章揭示了AI项目成本失控的三大痛点：1)计费维度分裂，如输入/输出token分开计价；2)参数迷雾，如文心一言4.0增强模式成本是基础版3.2倍；3)汇率陷阱，海外模型美元报价波动导致实际成本偏差超15%。通过AIbase费用计算器可精准测算：支持38个主流API对比，包含隐藏费用提醒，提供四大维度的决策矩阵（百万token成本/长文本溢价/月度总价/性价比评分）。案例显示某团队发现自研模型成本比通义千问高27%后及时调整采购策略。该工具能帮助开发者避免"成本黑箱"，实现零成本预算推演。
