10月14日·Karpathy开源“nanochat”，低成本自建ChatGPT

10月14日·周二  AI工具和资源推荐

Karpathy开源“nanochat”，低成本自建ChatGPT

AI领域大神Andrej Karpathy发布了名为nanochat的开源项目，该项目仅用100美元成本和8000行代码，就能让开发者从零开始自建类似ChatGPT的模型。nanochat覆盖了LLM的训练和推理全流程，依赖极少且结构清晰。用户只需启动云GPU机器并运行脚本，4小时后即可在Web界面与自己的LLM聊天。Karpathy还表示，该项目未来有望成为研究平台或标准基准。来源：微信公众号【机器之心】

RAE登场，或成DiT训练新基石

纽约大学助理教授谢赛宁团队提出了RAE（表征自编码器），旨在替代存在10多年的VAE（变分自编码器）。RAE结合预训练的表征编码器和训练好的解码器，解决了VAE计算量大、表征能力弱等问题。基于RAE的DiT^DH变体在ImageNet数据集上取得了优异的图像生成效果，展现出明显优势，有望成为DiT训练的新默认方案。来源：微信公众号【机器之心】

蚂蚁发布万亿参数思考模型Ring-1T

蚂蚁集团开源了万亿参数思考模型Ring-1T，这是全球首个开源的万亿参数思考模型。该模型在数学、编程、逻辑推理等多维基准上表现优异，达到开源SOTA水平，部分测试接近闭源旗舰GPT-5表现。在IMO 2025测试中，Ring-1T解出4题，达到银牌水平，展现了强大的复杂推理能力。来源：微信公众号【量子位】

国产免费命令行iFlow CLI发布

阿里心流研究团队发布了终端AI智能体iFlow CLI，号称Claude Code最强平替。该工具专为国内开发者设计，永久免费且不限流。iFlow CLI在多项基准测试中表现优于Claude Code等工具，支持自然语言执行任务，流程全面自动化，还提供本土化体验和开发者论坛等特色功能。来源：微信公众号【量子位】

MIT新框架SEAL实现AI自主更新

MIT提出SEAL（Self-Adapting LLMs）框架，让模型生成微调数据和自我更新指令，实现权重自主升级，无需人工参与梯度更新。SEAL通过内外两层嵌套学习机制，赋予大模型自我驱动的更新能力。在知识注入和小样本学习实验中，SEAL均展现出较强的知识整合和任务适应能力，推动了AI的自主学习发展。来源：微信公众号【量子位】