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小扎不死心Manus“自研”了一个,但模型用的Claude……
Meta推出智能体平台Hatch,功能类似Manus,开发阶段用Claude,计划正式上线时切换到自研模型Muse Spark,10月推出新模型Watermelon。Hatch注重消费数字生活,与Meta社交生态深度绑定,高端订阅有默认分发优势,但面临真实环境考验。
终于!世界模型进入“有声时代”:24FPS画面+48kHz立体声实时生成
过去两年视频生成模型不断提升画面参数,但传统模型生成的视频固定,用户无法干预。而世界模型可跟随操作实时渲染、动态生成世界。目前Noiz AI联合多机构发布实时可交互音视频世界模型HelixWorld 1.0,后续还将开源。
T-PAMI|中国科大、合工大等提出CAPER++:让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下,关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架,从关节驱动视角建模,将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间,实现端到端推理,兼顾精度、鲁棒性与实时性。
写Verilog、调CUDA,总翻车?工业代码大模型开始学会「先想后写」了
工业代码大模型缺的往往是‘想’的能力。北航联合多家单位提出的InCoder - 32B Thinking,让模型结合工业环境思考,通过ECoT从错误中学习,用ICWM提前预判结果,还能自适应思考深度,且模型与代码已开源。
Mira翁荔陈丹琦公司,让老黄掏出了600亿美金
Thinking Machines Lab官宣与英伟达达成新一轮合作,将落地预计成本600亿美元的1GW规模数据中心,含英伟达现金注资。此前英伟达已参与其种子轮融资助其达120亿美元估值,现公司估值达500亿美元。
总成本降低30倍,告别昂贵后训练,在线策略蒸馏敲开大模型后训练的未来
明星公司Thinking Machines由前OpenAI首席技术官联合创立,其研究团队提出在线策略蒸馏的LLM后训练方法。该方法结合在线策略训练与蒸馏优势,解决后训练两难困境,成本降30倍,还为持续学习和个性化打开新大门。
CUTLASS CuTe GEMM细节分析(三)——Swizzle<B, M, S>模板参数的取值
文章以(8, 32):(32, 1)为例,探索确定Swizzle<B, M, S>中M、S和B参数的方法。指出M、S与PTX指令及共享内存多Bank结构相关,B用于指定Swizzle行数避免bank conflict,还给出不同Layout的参数取值。
从亚太到欧美,阿里云瑶池数据库凭何成为中企出海的技术底气?
在中企出海迈向‘深水区’时,阿里云瑶池数据库成关注焦点。它涵盖多版块,能提供全链路生命周期服务。对话负责人薛菲可知,其满足出海数据库需求,在多场景表现出色,融入AI能力,获国际认证,为中企出海提供底气。
传言称:Llama 4 团队80%成员集体辞职!
有爆料称Meta的Llama 4团队约80%成员集体辞职,引发AI圈关注。但Meta员工澄清该消息不准确,且无权威媒体证实。不过Meta和Llama 4项目确实面临高层动荡、模型延期等问题,还分析了可能的深层原因。
硅谷今日最热具身模型!不用后训练,看一遍就学会
北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1,主打上下文学习,能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%,远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。