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Hacker News front page10/7 08:04AI 評分75
一份 50 篇材料、約 1300 題的新基準（Telegraph Test，程式碼與資料已開源）顯示，只需一句小寫指令讓模型用 1866 年跨大西洋電纜時代的電報體（cablese）撰寫壓縮記錄，輸出 token 可省 40%–49%，而下游模型讀取這些記錄的準確率不低於明文（恢復比 0.99–1.10）。GLM-5.3-Flash 自身省 48.4%，qwen3.8-27b 省 48.9%，gemma-4-31b 省 40.4%；
Hacker News front page● 精選10/8 09:29AI 評分76
LittleBit 專案放出論文官方實現，可把 LLM 權重壓縮到 1.0 至 0.1 bits-per-weight，推理時保持原模型結構不變。ICML 2026 的 LittleBit-2 新增 Joint-ITQ 初始化，通過 --use_itq 開啟，只改初始化、不增加推理開銷，並支援 SmoothSign 量化感知訓練與可選殘差分解。
X @karpathy● 精選10/2 02:35AI 評分65
Karpathy 分享了一個簡單評測：向 LLM 提問「陸地還是海洋？」並給出經緯度文字座標，共詢問 16200 次後繪製成影像。結果顯示模型能正確判斷，他認為這來自對網際網路資料的壓縮。