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MeshCoder:以大语言模型驱动,从点云到可编辑结构化物体代码的革新
生成式AI在三维空间面临挑战,传统3D生成成果粗糙难编辑。团队推出MeshCoder,将三维输入翻译成结构化代码,有分部件生成等优势。介绍其实现路径、实验性能,也指出局限并展望未来。
RLinf上新πRL:在线强化学习微调π0和π0.5
近年来,基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术,但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL,提出两种微调方案,在测试平台验证了有效性,目前代码等已开源。
世纪反转:“安卓爹”谷歌成 iPhone“大脑供应商”?曝苹果每年掏70亿换定制Gemini,明年上线新Siri
彭博社报道苹果将与谷歌合作,每年付约10亿美元获定制Gemini用于升级Siri,计划明年春季推出。谷歌模型参数远超苹果现有模型,能让Siri功能更强大,且运行在苹果私有云。
半年赚2亿,400亿市值,它是又一个“寒武纪”?
高端光芯片长期被海外垄断,源杰科技在技术隐士张欣刚带领下实现突破。其25G激光器芯片通过验证,后多款芯片量产,2025年上半年业绩与股价双涨,市值超400亿,还布局美国生产基地。
我MiniMax,用实习生处理数据,照样屠榜开源大模型
MiniMax M2屠榜开源大模型,引发社区热议。它在注意力机制、数据处理、思考模式上另辟蹊径,公开技术细节。M2团队选Full Attention,雇实习生处理数据,提出交错式思维链策略,强调实用性和泛化能力。
微软机房大量英伟达GPU开始吃灰……
微软CEO纳德拉承认,因缺电、缺机房空间,大量英伟达AI芯片闲置。这不仅是微软烦恼,也是大模型巨头共同问题。奥特曼称行业挑战在能源与基础设施匹配,算力企业也在调整策略。
世界模型有了开源基座Emu3.5!拿下多模态SOTA,性能超越Nano Banana
北京智源人工智能研究院的悟界·Emu3.5是最新最强的开源原生多模态世界模型,能处理图、文、视频任务,在多项权威基准上性能亮眼,还具备理解长时序等能力,背后有技术创新,且选择开源。
GraphRAG圈新秀:文档级RAKG
随着大模型能力增强,知识图谱成研究热点。传统KGC有实体消歧难、模式僵化等痛点。文章提出RAKG框架,将RAG评估机制引入知识图谱构建,实现文档级自动化构建与评估,多指标表现优异。
Karpathy 回应争议:RL 不是真的不行,Agent 还需要十年的预测其实很乐观
Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题,如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应,包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。
谷歌 DeepMind 推出 CodeMender:自动修复代码的智能代理
谷歌DeepMind推出CodeMender,这一AI驱动的智能代理能自动检测、修复并加固软件漏洞。它结合多种技术推理程序行为,生成修复方案经自动测试和人工审核后提交。社区反响积极,长期影响待察。