Teaching LLMs to Update Beliefs for Efficient Long-Horizon Interaction
BAIR Blog1975 字 (约 8 分钟)
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ABBEL框架通过信念状态替代完整交互历史，使LLM在长任务中保持性能，解决上下文扩展瓶颈问题。
入选理由：ABBEL使用自然语言信念状态替代完整历史记录，减少上下文负担
FeaturedArticle#LLM#长任务交互#信念状态#框架#BAIR Blog英文
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2026-07-29 · K-Search框架实现CUDA到MLX的自动转换，无需人工重写内核
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From CUDA to MLX: How K-Search Brings Decades of Kernel Expertise to Apple Silicon
BAIR Blog2573 字 (约 11 分钟)
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K-Search框架实现CUDA到MLX的自动转换，使Apple Silicon性能接近专家优化水平，Attention和Mamba SSM内核分别提升0.97x和20x。
入选理由：K-Search框架实现CUDA到MLX的自动转换，无需人工重写内核
FeaturedArticle#CUDA#MLX#Apple Silicon#K-Search#AI优化英文
Identifying Interactions at Scale for LLMs
BAIR Blog1512 字 (约 7 分钟)
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Introduces SPEX and ProxySPEX algorithms to identify key interactions in large-scale LLMs.
入选理由：SPEX利用稀疏性和低度性减少计算开销
FeaturedArticle#LLM#Machine Learning#Model Interpretability中文
Gradient-based Planning for World Models at Longer Horizons
BAIR Blog3066 字 (约 13 分钟)
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The article introduces GRASP, a gradient-based long-horizon planning method for world models, which improves planning robustness through virtual states, stochasticity injection, and gradient reshaping.
入选理由：GRASP通过虚拟状态实现并行优化
FeaturedArticle#Machine Learning#Reinforcement Learning#Planning Algorithm中文
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