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沈亦晨的九年:从MIT一间实验室到港交所大堂
2026年4月28日,曦智科技在港交所敲钟,股价表现亮眼。创始人沈亦晨从MIT实验室起步,带领公司历经九年发展,在光计算和光互连领域取得诸多成果,虽亏损但受市场热捧,光计算产业也吸引大厂入局。
“别急着裁底层,很多高管才最该被 AI 接管?”
文章围绕AI在企业中的应用展开,探讨AI预算分配、build vs buy、岗位替代等问题。指出AI预算将按人分配,建东西变便宜但有瓶颈,高层瓶颈更适合先被AI优化,代码审查或成高风险环节。
零样本 Sim-to-Real !实现五指灵巧手力控抓取与手内操作
ByteDance Seed团队研究论文针对训练真实硬件控制策略难的问题,提出实用强化学习框架。该框架有完整Sim - to - Real方案,结合触觉反馈和关节力矩感知,在纯仿真环境训练策略,可零样本部署在真实五指灵巧手。
告别大模型“失忆”!人大开源MemSifter:轻量代理先思考再回忆,搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter,打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型,采用任务结果导向的RL训练范式,在8个基准测试中超越现有SOTA方案。
20亿砸向00后创业机器人公司!估值一年暴涨7倍,国家级资本重仓
近日,灵初智能完成约20亿元天使轮及Pre - A轮融资,资金将用于物流场景落地与数据采集体系建设。其团队互补,突围逻辑是All in人类原生数据,自研采集方案,走“模型驱动数据”路径,定位“大脑驱动公司”。
对话鹿明CTO丁琰:数据会反向决定模型,甚至影响硬件形态 | GAIR 2025
本文是对鹿明CTO丁琰的访谈。丁琰博士最早将UMI落地实践,其数采方案「FastUMI」受青睐。他认为UMI是完整体系,数据会反向影响多方面。还对比多种数采方式,介绍FastUMI改进及Pro版优势。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学曹文博、张伟伟等:基于参数化神经网络求解器的层流翼型绕流代理模型
近年来,PINNs在流体力学中受关注,但在高维参数化与复杂流动问题中受限。西北工业大学曹文博团队基于TSONN构建层流翼型绕流参数化求解器,训练出强泛化能力的代理模型,为工程层流气动分析提供新方案。
万卡时代,企业需要怎样的算力集群?
过去两年,AI算力需求跃升,消耗从训练主导转向推理驱动。企业算力需求有突发性等特点,智算集群是关键方案。InfoQ联合腾讯云发起直播探讨,还介绍了算力供给缺口、集群构建交付、性能优化及演进方向。
下一代目标检测模型:3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO,统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务,结合坐标编码与强化学习,在多项检测基准超Grounding DINO等,解决定位和行为缺陷,为MLLM成下一代检测模型提供方案。
重磅!DeepSeek再开源:视觉即压缩,100个token干翻7000个
DeepSeek-OCR模型探索视觉-文本压缩边界,用少量视觉token解码出10倍以上文本信息。它在OmniDocBench基准上表现超GOT-OCR2.0,为LLM长上下文问题提供方案,还能处理多类图像与近100种语言。