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让推荐学会思考:用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力,如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列,用强化学习训练大模型理解序列关系,以预测用户下一个可能点击的资讯,并通过实验验证了该方法的可行性,还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。
把PLC仿真搬进浏览器,小参数模型也能实现高工程通过率
上海交通大学联合Sema研究团队推出SemaPLC,将AI Agent与PLC工程工具链连接,让自然语言需求转化为可编译、验证、仿真的控制程序。它是面向全流程的智能工作台,实验效果优于业界方案。
英伟达MIT出手!华人团队重磅开源,大模型推理内存暴降10倍
英伟达、MIT、浙大华人研究者联合推出TriAttention,核心是在pre - RoPE空间用Q/K三角集中度估计KV token重要性,保留关键部分。它使内存消耗降10倍,吞吐量提2.5倍,还提供vLLM集成和MLX实验性支持。
国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」:MUSA合入SGLang主线
近日,摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」,分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系,代码合入主线,还在多方面取得成果,众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。
DeepSeek V4真要来了?万亿参数模型匿名开测,免费跑龙虾
推特博主曾‘预示’DeepSeek V4要来,后澄清不确定。今OpenRouter上新‘Hunter Alpha’和‘Healer Alpha’两神秘模型,免费且可跑‘龙虾’,社区对其归属猜测不断,答案待官方揭晓。
“扁平+拓扑”双索引,85页PDF"秒级"推理,MMRag幻觉率骤降76%
多模态长文档视觉问答常见于科研论文等场景,现有技术路线有大视觉 - 语言模型直接端到端和检索增强生成,但各有缺点。MMRAG - DocQA引入新方案,解决多模态连接和跨页证据链接问题。
Agentic Deep Research新范式,推理能力再突破,可信度增加,蚂蚁安全团队出品
尽管LLM能力提升,但在复杂任务上受静态内部知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统,不过现存系统有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁安全团队提出Atom - Searcher,解决上述问题,实验效果良好。
并行革命,32倍吞吐量跃升!英伟达Helix架构突破百万Token推理瓶颈
英伟达推出受DNA结构启发的Helix并行技术,能解决大模型处理长任务时的卡顿问题,提升上下文长度、并发能力并降低响应延迟。不过也有人认为其技术与实用性有差距。
碾压DeepSeek V3!开源AI Agent专属模型,1万亿参数、工具使用能力超强
国内大模型平台月之暗面开源了模型Kimi - K2,这是混合专家模型,总参数1万亿。它针对AI Agent优化,工具使用能力强。测试显示其性能碾压DeepSeek V3等模型,训练流程还有独特技术创新。
ICCV 2025 | UniOcc: 自动驾驶占用预测与推理统一数据集及基准平台
来自多所高校团队在ICCV 2025发表统一基准框架UniOcc,融合多源数据,有体素级运动流标注等创新,提出免真值评估指标,支持协同预测,已开源,能推动自动驾驶迈向新阶段。