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DeepSeek刚提到FP8，英伟达就把FP4精度推向预训练，更快、更便宜
DeepSeek提及针对国产芯片的FP8量化设计，引发对大模型量化策略关注。不久后英伟达发力低精度量化，将NVFP4策略拓展到预训练阶段，其方案能解决核心挑战，实验证明NVFP4在大规模训练中可行。
众所周知视频不能P？北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究：视频里轻松换衣服、加柯基
视频编辑难度高，传统流程繁琐，现有AI方法有局限。北大施柏鑫团队联合贝式计算等提出VIRES方法，能实现视频主体多种编辑操作，还标注VireSet数据集。其在多指标超现有SOTA模型，团队还探索全景级可控视频生成。
突发！Hugging Face 要被卖了：最新报价约870亿元
重要AI开源平台Hugging Face正探索出售，估值或达130亿美元。消息引发对开源生态的担忧，此前微软收购GitHub就曾让部分人迁移代码。它从聊天机器人转型，近年还扩张到硬件等领域。
Gemini 3.0 Pro内测流出，编程实力惊人！下周上线
十月AI战场热闹非凡，Sora 2刚亮相，谷歌下一代Gemini旗舰模型Gemini 3.0蓄势待发，最晚下周上线。内部代码流出其有Pro和Flash两版本，实测在编程等方面表现惊艳，虽未发布却暗示编码时代将变。
10项评测痛打GPT-4o！智源重磅开源全球最强具身智能大脑
近日，智源研究院开源具身大脑RoboBrain 2.0 32B版本和跨本体大小脑协同框架RoboOS 2.0单机版。RoboBrain 2.0在多项权威具身智能基准上刷新纪录，RoboOS 2.0创新性集成MCP协议与无服务器架构，二者双擎联动推动机器人迈向群体智能。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来，Scaling Law在32年前就被提出了，不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法，研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现，这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
为何我的 Docker 镜像如此庞大？使用“dive”进行深度剖析以找出臃肿之处
在AI项目里，Docker镜像可能臃肿庞大，影响开发与部署。本文以朴素BERT分类器镜像为例，指出未优化镜像会导致开发慢、CI/CD低效等问题，还介绍用dive工具剖析镜像，找出臃肿之处以优化。
GPT-6 Astra全面解析 - “欢迎来到AGI时代。”
GPT - 6 Astra在全球AI大宕机后正式亮相，是全球最智能且最对齐的模型。它有诸多新特性，如操作电脑能力强、ARC - AGI - 3跑分高、审美提升等，但也带来思维链难监控等新问题。
Medeo 教程：一次生成无脑抽卡不可取，真正的视频 Agent 应该啥样
本文介绍AI视频生成Agent Medeo 1.0版本，它支持短或超长提示词，泛化性好，多种垂类视频都能做。文中介绍其基础操作、展示案例和提示词，还剖析了能兼顾质量与灵活度的原因，目前产品在内测将全量上线。