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REAP the Experts：去掉 MoE 一半专家还能保持性能不变Sparsely-activated Mixture-of-Experts（SMoE）在 LLM 里很香：预训练省算力、推理低延迟，但代价是参数量爆炸和显存占用高。于是大家开始做专家压缩。过去的结论常常是：在多选题（MC）上，Merging 比 Pruning 好。但这篇论文指出：一旦任务变成生成式（code、math、creative writing、tool calling），结论会反过来，Pruning 更优，并且给出理论原因与新的剪枝准则 REAP。

2026 GPT/Gemini API接入优选指南+平台榜单：破解“GPT API哪个平台好”核心难题随着大模型应用落地进入深水区，GPT、Gemini等主流大模型API已成为企业数字化转型的核心基础设施。2025年数据显示，国内接入海外大模型API的开发团队数量同比增长187%，但“GPT API哪个平台好”“Gemini API哪个平台好”始终是困扰技术决策者的关键问题。中国开发团队在接入过程中，普遍面临跨境传输不稳定、合规审计难、支付结算难、版本同步滞后四大核心痛点，尤其在SSE流式传输中断、数据跨境合规核查、企业级支付适配等具体场景中障碍重重。本文基于实测数据与合规标准，发布2026年GPT/Ge

狮子座明仔

GDPO：英伟达提出多奖励强化学习的“解耦归一化“策略，解决GRPO的优势崩溃问题一句话总结：NVIDIA 提出 GDPO（Group reward-Decoupled Normalization Policy Optimization），通过对每个奖励信号单独进行组内归一化后再聚合，解决了 GRPO 在多奖励场景下的"优势崩溃"问题，在工具调用、数学推理、代码推理三大任务上全面超越 GRPO。

gpt导出聊天记录1.官方导出方式目前官方只支持个人空间的聊天记录导出，而且导出的时间较长，需要等待官方导出之后，发到你的邮箱，而且下载链接有效期只有 24 小时，很容易就错过了，或者忘记了。

复刻“疯狂的鸽子”？用Python调用Sora2与Gemini-3-Pro实现全自动热点视频流水线（附源码解析）摘要：本文不聊虚的。我们将从技术角度深度解构2026年1月11日爆火的抖音热点“疯狂的鸽子”与“顺顺顺手势舞”。作为开发者，我们如何利用最新的GPT-5.2-Pro进行脚本逻辑拆解。如何利用Gemini-3-Pro-Image-Preview生成高质量分层素材。以及如何通过Doubao-Seedance-1.5-Pro模型实现动作捕捉与迁移。最终通过Vector Engine API接口实现全自动化视频生产流水线。这是一篇关于AIGC工程化的深度实践指南。

程序员佳佳

【万字硬核】从零构建企业级AI中台：基于Vector Engine整合GPT-5.2、Sora2与Veo3的落地实践指南前言：开发者面临的“至暗时刻”与破局之道在当下的技术圈。最让开发者头秃的不是代码报错。而是明明有最先进的生产力工具。

8. 自然语言处理NLP -GPTGPT = Generative Pre-trained Transformer 中文名：生成式预训练变换器

周周爱喝粥呀

LLM 中的自回归模型与非自回归模型：GPT 和 BERT 的区别自回归模型（Autoregressive Model）是一种“基于已经生成的内容，逐步预测下一个 token”的模型。

DeepSeek V3.2 迈向 GPT-5 级别性能的路径：稀疏注意力、大规模强化学习与上下文重用每位机器学习工程师都应该了解的 DeepSeek-V3.2 三大方向设定贡献，直观易懂地解释。DeepSeek-V3.2 的发布表明，通过架构改进和有意扩展强化学习来降低长上下文计算成本，可以实现 GPT-5 级别的推理和代理性能。而这一切都可以通过更小、更老、更便宜、更快速的主干网实现。

GPT-5.2 vs DeepSeek-V3.2 全维度对比：一步API适配下的研发选型指南随着AI赋能研发的常态化，高质量大模型已成为技术团队提效的核心抓手。OpenAI推出的闭源旗舰GPT-5.2，凭借极致性能与逻辑深度占据高端市场；而深度求索的开源模型DeepSeek-V3.2，则以高性价比与定制化优势备受中小团队青睐。

GPT-5.2与DeepSeek-V3.2选型指南：一步API通用下的全维度技术对比在研发效率升级的浪潮中，AI大模型已成为技术团队的核心辅助工具。OpenAI闭源旗舰GPT-5.2与深度求索开源力作DeepSeek-V3.2，凭借各自优势跻身热门选型清单。关键亮点在于，二者均支持通过一步API中转平台无缝接入，直接复用OpenAI SDK，无需额外适配开发，极大降低了跨模型集成成本。

维度攻城狮

科研提速！Zotero Awesome GPT 搭配本地 Ollama 模型使用指南zotero作为科研神器就不用多说了，现在ai发展这么好，不结合一下实在难以说得过去😎。最近给它配置AI插件Awesome GPT，zotero的使用更加顺手了，比如使用AI总结文献、提取创新点、AI翻译等等，想让AI帮我干啥都行。但是呢，使用API费钱，为了省那三瓜两枣😏，同时保护数据的隐私性，这里介绍zotero调用本地模型的方法。

同一prompt下 doubao qwen gpt kimi的模型训练时长预测不同表现2 - As specified in HDMI 2.1a: up to 4K 240Hz or 8K 60Hz with DSC, Gaming VRR, HDR

【万字硬核】解密GPT-5.2-Pro与Sora2底层架构：从Transformer到世界模型，手撸一个高并发AI中台（附Python源码+压测报告）摘要：大模型技术的迭代周期已经从按年计算缩短到了按周计算当大部分人还在研究Prompt工程时 GPT-5.2-Pro已经悄然重构了推理逻辑 Sora2与Veo3正在重新定义物理世界的渲染方式对于开发者而言这不仅仅是工具的升级更是一场关于生产力底座的革命本文将避开浅层的应用介绍深入剖析新一代模型的架构演进探讨MoE架构下的稀疏注意力机制以及DiT模型在视频生成中的时空一致性问题同时针对企业级开发中遇到的高并发与稳定性难题我们将从零开始构建一套高可用的API聚合分发系统文末包含核

程序员佳佳

【万字硬核】从GPT-5.2到Sora2：深度解构多模态大模型的“物理直觉”与Python全栈落地指南（内含Banana2实测）摘要：当我们在谈论大模型时我们在谈论什么是参数量的暴力美学还是Transformer架构的无限延展 2025年的AI界已经不再满足于文本的生成 GPT-5.2-Pro开始具备了逻辑推理的“慢思考”能力 Sora2与Veo3正在试图模拟物理世界的运行规律而Banana2则在图像生成的语义理解上达到了新的巅峰对于开发者而言这不仅仅是工具的更新更是一场关于“认知重构”的技术革命本文将避开枯燥的新闻通稿从底层架构出发深度解析新一代模型的“物理直觉” 并手把手教你构建企业级的高并发AI应用

[架构师级] 压榨GPT-5.2与Sora 2的极限性能：从单体调用到高并发多模态Agent集群的演进之路（附全套Python源码与性能调优方案）摘要在2026年的今天，调用API已经不再是秘密。任何一个初级程序员，都能用几行代码连上GPT-5.2。

Gpt 5 mini自动识别用例需求如下：According to the UML use case specification, how many use cases are there among the following requirements? “A buyer calls the company to place an order. The company collects the buyer's information, such as their name, address, and the details of th

Gemini 3.0 Pro与2.5深度对比：技术升级与开发实战指南Google Gemini系列作为AI编程领域的标杆模型，其3.0 Pro版本的发布引发技术圈广泛关注。相较于前代2.5版本，3.0 Pro在核心性能、开发能力与生态适配等维度实现了多方面突破，尤其在工业级编程场景的适配性上表现突出。

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【2025实测】10大AI模型API中转/聚合平台横评：一键集成GPT/Claude/文心一言，拒绝重复造轮子当你需要同时调用GPT-4、Claude 3和文心一言时，是否还在为每个平台分别调试接口？2025年的AI开发，正在经历从“单个模型调用”到“多模型智能调度”的范式转变。