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One RL to See Them All?一个强化学习统一视觉-语言任务!
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统,可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制,基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著,凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
sglang 源码学习笔记(二)- backend & forward 过程
本文深入解析sglang forward核心实现全流程,介绍了forward传递过程、AttentionBackend数据结构,以flashinfer为例展开分析,还说明了cudaGraphRunner初始化、Capture、Replay过程,助读者理解代码。
深度 | MLCC涨价真相:不再是手机件,而是算力基建
2026年7月,MLCC行业处于AI算力驱动的涨价周期。供需双重驱动使其进入新景气周期,正从“周期品”变“成长品”。国产厂商微容科技成长性亮眼,“三轮驱动”抗周期,有望在国产替代中突围。
GPT Image 2研究科学家陈博远:我在OpenAI修中文
GPT Image 2发布引发AI圈震动,主力训练者陈博远分享幕后故事。他和奥特曼同台主持,修好中文渲染,给模型起代号“布基胶带”,还设计多种“彩蛋级”测试,抖出官网图片幕后花絮。
2025 智能体元年,Agent 开发平台深度评测报告解读
2025 年 AI 产业两大核心趋势并行,AI Agent 产业化落地提速。国家工业信息安全发展研究中心赛昇实验室发布评测报告,对阿里云百炼等四大 Agent 开发平台从 RAG、工作流能力、Agent 工具调用三大维度测试,为行业选型提供参考。
没想到,32B清华DeepDive掀翻深度搜索全场的!
文章指出大模型在真实深网搜索场景表现不佳,核心矛盾是缺‘难搜’数据和多轮工具调用 RL。清华 DeepDive 用数据合成造‘难搜’题,端到端多轮 RL 训练,在 BrowseComp 刷新开源记录,迁移能力也强。
英伟达新研究:小模型才是智能体的未来
英伟达最新论文指出,大模型在Agent任务中消耗大量计算资源,成本高、效率低、灵活性差,而小模型能在性能够用前提下让任务执行更经济灵活。小模型通过优化硬件资源和任务设计高效执行任务,但落地面临挑战。
不止AlphaFold,「药界ChatGPT」横空出世!华人女投资人深度揭秘
AI初创Chai Discovery宣布分子设计模型Chai-2重构药物设计逻辑,将抗体设计成功率从0.1%提升到16%,实现零样本设计。其联创认为这是范式革命,未来药神或成提示词工程师。
深度拆解 DeepSeek Harness 架构:AGI 的自进化,终于有了「后悔药」
8月13日,DeepSeek开放DeepSeek Harness v0.1开发者预览版,在Github获4.5万星。它提出“一切皆插件”概念,核心组件可插拔。还联合北大提出Cordis框架,解决组件插拔问题,但面临价格与组件膨胀挑战。
深度 | 不是黄仁勋要改变 PC,而是 PC 要革自己的命
6月初英伟达发布面向Windows系统个人电脑的全新超级芯片RTX Spark,宣告进军个人电脑核心处理器市场,微软站台,众多PC厂商支持。英特尔是AI PC概念提出者,但英伟达入局后其显得被动。此外,高通、AMD、苹果等也在布局,AI正走向个人计算设备。