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破解MoE模型“规模越大,效率越低”困境!中科院自动化所提出新框架

大模型参数量飙升却陷入‘规模越大,效率越低’困境,中科院自动化所研究团队提出统一框架,直击MoE底层运作模式,让专家‘组队学习’,实现参数量、负载方差降低,达成三重优化

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谷歌开源非结构化数据抽取工具

谷歌开源 Python 库 LangExtract,用 LLM 从非结构化文本文档提取结构化信息。它定位精确、输出可靠,针对长文档优化,有交互式可视化,支持多模型,适应多领域,还给出快速开始示例。

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OmniInsert:全新无掩码视频插入技术

基于扩散模型的视频插入技术发展快,但以往方法有局限。字节提出InsertPipe和OmniInsert,解决数据不足等难题。OmniInsert设计巧妙,还建立评测平台InsertBench,虽有小问题,但推理快,可加速优化

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OpenAI推出新编程模型GPT - 5 Codex,Every团队实测显示其表现狂野。它能动态选思考时间,可在不同开发环境无缝切换,代码审查更优。但也存在对任务挑剔、环境设置麻烦等问题。

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用短视频成本生成长视频,字节Seed新注意力机制让计算量降低85%

字节Seed与斯坦福等机构推出新模型,其新注意力机制MoC能让长视频生成计算量降低85%,质量不减且保持连贯性。团队将视频生成定义为上下文检索任务,提出MoC机制并阐述实现方法。

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首个3D动作游戏专用VLA模型,打黑神话&只狼超越人类玩家 | ICCV 2025

淘天集团未来生活实验室团队提出首个3D动作游戏专用VLA模型CombatVLA,已被ICCV 2025接收。它能处理视觉输入输出动作指令,在战斗理解准确率和执行速度上表现优异,还构建了评测基准等。

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Agent狂欢下的冷思考:为什么说Data&AI数据基础设施,才是AI时代Infra新范式

文章指出Agent成AI主流叙事,但企业部署后效果不佳,因未认识到Agent平台无法单独构成AI Infra。强调数据是AI Infra核心,提出Data&AI数据基础设施是新范式,还分析赛道玩家并介绍科杰科技的实践。

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1w颗星!多平台 LL M 聊天机人及开发框架AstrBot!

AstrBot是聊天机人及开发框架,松耦合、异步,支持多消息平台部署。它功能丰富,支持多种大语言模型,有Agent能力、插件扩展等,还介绍了多种部署方式、平台及提供商支持情况。

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0.016%参数撬动18%性能:关键表征微调破解LLM推理瓶颈

大语言模型在推理任务依赖思维链技术,传统PEFT方法需修改大量参数,新兴ReFT虽只需调整少量参数,但存在不足。本文提出CRFT,仅用0.016%参数量就提升性能,为轻量化推理增强开辟新路径。

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创智突破:AI首次自主发现106个超越人类设计的神经网络架构

创智学院团队发布的AI超智能系统ASI - ARCH,自主发现106个超越人类设计的神经网络架构,建立“科学发现缩放定律”,实现从“自动化优化”到“自动化创新”转变,还将成果开源推动研究发展。

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