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算法论文8

ParScale:一种全新的大模型Scaling Law

文章提出并行扩展(ParScale)路线,在不增模型参数下,通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式,两阶段后训练策略降成本,还适用于边缘设备,研究仍在进行。

通义千问Qwen
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吴恩达:并行 Agent是 Scaling laws 的新方向

吴恩达称并行 Agent 是扩展 AI 新方向。过去 AI 靠数据和计算量提升能力,如今并行 Agent 能在不增加用户等待时间前提下提升效果,虽任务分解有难点,但研究不断涌现。

AI寒武纪
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香农、信息论、AI、Scaling Law,以及信息的观察者效应

文章围绕经典信息论在AI实践中的矛盾展开,介绍CMU和NYU论文《From Entropy to Epiplexity》提出的新概念,解释合成数据、数据排序等问题,还探讨合成数据飞轮能否持续,指出epiplexity可定义数据质量。

花叔
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Jina AI创业复盘:AI团队的Scaling Law是什么

文章是Jina AI创始人肖涵的创业复盘。他率团队六年创业后将公司出售,期间两次转型,聚焦搜索底座模型。他分享创业经历、公司命名、业务调整等,还谈收购、模型竞争、未来创业方向及给创业者的建议。

深度学习自然语言处理
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Jina AI创业复盘:AI团队的Scaling Law是什么

本文是对 Jina AI 创始人肖涵的访谈,复盘六年创业历程。他两次转型,最终聚焦搜索底座模型,公司被 Elastic 收购。他分享创业得失,认为团队聚焦、高效运营是壁垒,还给出未来创业者专注、找优秀人才等建议。

Jina AI
算法论文8

文生图Scaling新变量,被字节Seed团队发现了

ByteDance Seed团队研究发现,文生图模型中自然语言Caption变长,不意味着模型获更多视觉监督,其信息量更能预测训练损失。团队提出Structured Prompt,从两侧提升文本条件,在多任务上取得显著提升。

机器之心
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GAIR 2025 「数据&一脑多形」分论坛,激辩 AI 演进路径

在 12 月 13 日 GAIR 大会“数据&一脑多形”分论坛上,探讨了数据价值重构与“一脑多形”架构革命。多位嘉宾围绕具身智能数据、“一脑多形”技术展开分享与讨论,为人工智能发展提供新思路。

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Macaron 新版本拆解:三个信号,看懂 Personal AI 的进化路径

Macaron新版本技术视频技术浓度超预期,结尾藏产品更新彩蛋。此次更新社交功能、Daily Spark、记忆打通等背后,藏着Personal AI关键变化,其团队Mind Lab有技术突破,开源方案获高认可。

特工宇宙
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少说‘Wait’,多做题:NoWait重塑大模型推理路径

现代大模型在复杂推理时爱用自我反思词,触发冗余验证循环,拖慢速度、增加算力消耗。NoWait方法零训练成本,通过抓关键词、扩展变体、实时屏蔽,让模型跳过废话,在多任务中表现出色,且颠覆对推理的认知。

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四位图灵奖掌舵,2025智源大会揭示AI进化新路径

2025年6月6 - 7日,第七届北京智源大会将在北京举行。作为AI顶级峰会,今年有四位图灵奖得主参与,还云集顶尖科研人员与企业专家。大会围绕四大主题设近20场论坛,展示AI最新趋势成果,还有特色活动。

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