Devin AI 推出 DeepWiki：让 GitHub 代码库“秒懂”的 AI 神器
开发者们有福啦！Devin AI 最近搞了个大动作，推出了个叫 DeepWiki 的免费工具。这玩意儿可厉害了，能自动给 GitHub 上的代码库生成结构化、维基风格的文档。有了它，你再也不用对着那些复杂又没好好写文档的代码库发愁了。
你想想啊，有时候接手新项目，代码库又大又乱，文档还不全，导航起来简直跟迷宫一样。DeepWiki 就能解决这个难题。你只要把代码库的 URL 给它，它就能自动分析项目结构、源代码、配置文件，还有现有的文档，然后给你生成一份超详细的文档。这里面包括项目目的、核心功能总结，技术栈和关键依赖介绍，还有交互式文件浏览器和自动生成的架构图、流程图。
使用起来也超简单，不用安装啥软件，也不用设置啥参数。你就把代码库链接里的 “github.com” 换成 “deepwiki.com” 就行，比如把 https://github.com/user/repo 改成 https://deepwiki.com/user/repo，文档马上就出来了。
DeepWiki还有对话理解功能，你可以用自然语言问它关于函数、模块、配置的问题，它会根据代码库内容给你答案。还有深度研究模式，能深入分析代码库，找出潜在问题，提供优化建议，就像个资深代码审查员。而且它还支持公共和私有代码库，公共的不用登录就能看，私有的通过身份验证也能访问。有了 DeepWiki，开发者们的工作效率肯定能大大提高！
免费啦！DeepSeek R1T Chimera 模型上线 OpenRouter 平台
各位家人们，TNG Technology Consulting 研发的 DeepSeek R1T Chimera 模型正式上线 OpenRouter 平台了，这可是个开源 AI 技术的重大突破啊！
这个 Chimera 模型可不简单，它是基于混合专家（MoE）架构的，有 685B 个参数呢。它把 DeepSeek R1 的强大推理能力和 V3-0324 的高效性能结合在一起了。在基准测试里，它的智能水平和 R1 差不多，但输出效率可高多了，输出令牌量减少了 40%，生成的结果更紧凑有序。在处理复杂任务的时候，既能保证高质量推理，又能降低计算成本，给开发者们省了不少钱。
OpenRouter 平台也给力，它是个全球领先的统一 AI 模型接口平台，很快就集成了 Chimera 模型。开发者们不用搞复杂的部署，就能通过它的 API 访问这个模型。而且 OpenRouter 还提供免费 API 访问，你只要在官网注册，生成个 API 密钥，就能快速启动 AI 项目了。
Chimera 模型在数学、编码和逻辑任务里表现特别好，受到了业界的广泛关注。有了 OpenRouter 平台的支持，它的可达性更高了，分布式架构还能保证低延迟和高可靠性。开发者们可以去试试它在文本生成、问题解答和复杂推理场景里的潜力，说不定能给你的项目带来新的突破呢！
Adobe Firefly AI 平台大升级，创作工具全都有
Adobe 最近可太牛啦，对它的 Firefly AI平台进行了重大升级。以前 Firefly 就是个图像生成器，现在可不一样了，变成了一个综合性的数字内容创作系统。
自两年前推出以来，Firefly 已经被全球用户用来创建超过 220 亿个资产了。这次升级后，新版本的 Firefly 能生成图像、视频、音频和矢量图形。在图像生成方面，Adobe 推出了 Firefly Image Model4，有标准版和超版。标准版能满足 90% 的创作需求，超版更适合处理复杂的写实场景。和之前的版本比起来，这两种模型在渲染人物、动物和建筑结构方面都有很大提升，文字渲染也更准确了，文本转图像功能还增加了好多控制选项。
视频生成方面，Adobe 推出了 Firefly Video Model，能生成最长五秒的视频剪辑，支持多种分辨率和长宽比。而且这个模型是“商业安全的”，因为它用的是经过许可的 Adobe 数据训练的。高级计划成员能在所有 Firefly 应用里无限制使用这个视频模型。
Firefly 系统还有很多新功能，比如可以通过上传起始和结束帧来影响视频创作，能在文本、图像和视频输入之间无缝切换，还能自定义相机运动。还有“文本转矢量”模块，能创建可编辑的矢量图形，以及“Firefly Boards”用于协作概念开发。
另外，Adobe 还要推出适用于 iOS 和 Android 设备的应用程序，以后你在移动设备上也能随时随地进行图像和视频创作了，还能在移动和桌面平台间同步项目。Adobe 还打算整合第三方提供的 AI 模型，拓展平台功能。为了保持透明度，它会给所有 AI 生成的内容标记“内容凭证”，不过只有它自有的 Firefly 模型是基于授权数据训练的，商业使用更安全。
快到飞起！Qafind Labs 发布 ChatDLM 模型
家人们，Qafind Labs 最近搞出了个大动静，发布了 ChatDLM 模型，这可是人工智能领域的一个新亮点啊！
ChatDLM 是首个把“区块扩散（Block Diffusion）”和“专家混合（MoE）”深度融合的模型。它在 GPU 上的推理速度那叫一个快，能达到 2800tokens/s，还支持 131072tokens 的超大上下文窗口，这在文档级生成和实时对话方面可是开启了新纪元啊！
这个模型的核心亮点就是它独特的技术架构。它用了 7B 参数量，通过区块扩散技术，把输入按块分组，结合空间扩散和跨块注意力机制，处理速度大大提升。同时，它还引入了专家混合技术，配置了 32 到 64 个专家，每次选 2 个专家来处理，这种灵活的机制进一步优化了性能。
为了支持超大上下文，ChatDLM 采用了 RoPE 优化和分层缓存技术，增强了模型的记忆能力。在推理优化方面，它用了动态早停、BF16 混合精度以及 ZeRO 分片等技术，能让多 GPU 轻松扩展，效率和可扩展性都提高了。
在性能测试里，ChatDLM 在 A100GPU 上表现超棒，吞吐量达到 2800tokens/s，上下文长度 131072tokens，平均迭代步数在 12 到 25 之间。在 HumanEval（0 - shot）测试中，准确率达到 92.0%，在 Fill - in - the - Middle 测试中准确率为 84.2%，在 ARC - E(0 - shot)测试中准确率为 83.9%，这性能简直没得说。
Qafind Labs 还说，以后要给 ChatDLM 引入更多先进技术，像自适应迭代、图注意力集成还有多模态扩散，进一步提升模型的精度和适用范围。以后用 ChatDLM 搞创作、做对话，肯定更顺畅！
字节 Seed 团队推出PHD-Transformer，解决 KV 缓存难题
家人们，字节跳动的 Seed 团队又搞出大成果啦，推出了新型的 PHD - Transformer（Parallel Hidden Decoding Transformer），这可是在人工智能领域的一次重大突破。
现在大型推理模型发展得可快了，研究人员在后训练阶段用强化学习方法生成更长的推理链，在复杂推理任务上取得了不错的成绩。字节 Seed 团队受此启发，决定在预训练阶段试试长度扩展。
传统的长度扩展方法可麻烦了，在序列里插入文本或潜在向量，会导致 KV 缓存占用太多内存，推理速度还慢。PHD - Transformer 就聪明多了，它用了个简便策略，直接重复输入的 tokens。虽然这样提升了训练损失和模型性能，但又带来了 KV 缓存线性增长、内存压力大和解码延迟等问题。
不过，Seed 团队可没被难住。他们通过创新的 KV 缓存管理策略，让 PHD - Transformer 保留了和原始 Transformer 一样的缓存大小。推理的时候，只保留原始 tokens 生成的 KV 缓存，重复的 tokens 预测完就丢弃，推理速度一下子就加快了。他们还引入了滑动窗口注意力机制 PHD - SWA，保持了局部滑动窗口缓存的性能优势。为了优化预填充时间，又提出了逐块滑动窗口注意力机制 PHD - CSWA，限制了每个块内的顺序依赖，预填充时间大幅缩短。
在一系列实验里，PHD - CSWA 表现超棒，在多个公开基准测试集上准确率都提升了。它既保持了原有效率，又给模型带来了更大的性能提升。这说明在大规模推理任务里，预训练长度扩展有了实质性进展，以后用 PHD - Transformer 搞研究、做项目，肯定更方便啦！
字节跳动“Top Seed”计划启动，招募 2026 届 AI 博士人才
家人们，字节跳动又有大动作啦，正式启动了 2026 届“Top Seed”大模型顶尖人才校招计划，要招大概 30 位优秀博士生呢。
这个计划聚焦前沿人工智能领域，涵盖大语言模型、机器学习算法与系统、多模态生成与理解、语音处理等研究方向。字节跳动这次招聘和以前可不一样，强调“不限专业背景”，更看重应聘者的研究潜力和热情。他们想找那些在大模型研究领域有超强潜力和热情的年轻才俊，就是那种在大模型领域能排在前 5%，能完成 95% 的人都做不到的任务的人。
要是能入选“Top Seed”计划，那可太爽啦！字节跳动会提供一流的科研环境和充足的研究自由度，鼓励大家打破常规，去探索前沿技术。而且字节跳动应用场景多，研究成果说不定很快就能落地应用，让科技探索更有意义。
“Top Seed”人才计划从去年 5 月启动以来，就吸引了不少科研人才的关注。这次正式启动校招，更是显示了字节跳动在人工智能领域的决心和前瞻视野。对于那些有志于从事 AI 研究的年轻博士生来说，这可是个难得的好机会。字节跳动不仅提供丰厚的研究资源，还给大家提供了一个超有创新性的平台，助力大家在智能技术领域大展拳脚。有想法的博士生们可别错过啦！
高校出台AI写论文禁令，学生学术之路咋走？
家人们，现在人工智能技术发展得那叫一个快，好多大学生都开始用AI工具写学术论文或者做毕业设计了。这本来是能提高写作效率的好事儿，可也带来了学术诚信和原创性的大问题。最近，好多高校都出台政策，规范学生在学术写作里用 AI 的情况，特别是毕业论文和设计项目。
比如说复旦大学，它率先发布了《复旦大学关于在本科毕业论文（设计）中使用 AI 工具的规定（试行）》，这可是国内第一个针对 AI写作的管理文件。它的目的就是划定 AI 使用的边界，鼓励学生更合理地用 AI这个新兴工具。中国传媒大学、北京师范大学这些高校也紧跟其后，制定了相关规定，就是为了保障学术的严谨性和原创性。
好多学生都说，AI工具在找资料和组织信息上确实能帮上忙。但也有学生走歪了，像小张，他为了图方便，找了论文代写机构，结果发现论文质量差，里面还有 AI生成的内容。他这才意识到，依赖别人或者机器，后果可能不只是成绩不及格，还会影响自己的学术诚信。
学术界也在讨论怎么检测 AI生成的内容。北京数字经济与数字治理法治研究会的专家说，现有的AI检测软件虽然能识别一些特征，但并不完美，可能会误判，给学生带来麻烦。所以高校在制定政策的时候，得好好考虑怎么平衡学术诚信和科技进步。
说到底，虽然 AI在写作上提供了便利，但学生们还是得保持对知识的渴望和探索精神，不能把写作当成单纯的技术操作。只有这样，才能真正实现学术研究的价值。
