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华为诺亚发布ScaleNet:模型放大通用新范式
华为诺亚方舟实验室等团队提出 ScaleNet 方法,创新性地用少量额外参数量将模型深度扩展一倍。结合层级权重共享和轻量级适配器技术,在视觉和语言任务上验证了有效性,提升了模型性能。
BigBang-Proton: 自回归基座模型统一语言、科学和物质世界
超对称公司发布新版基座模型 BigBang - Proton,实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理,挑战主流 AGI 技术路线。它有三项创新,在多专业学科任务表现出色,还提出宇宙尺度压缩构想。
这一年做 Agent 的公司,Coding 赚了钱,客服融了钱,你呢?
全球数据研究机构 CB Insights《AI Agent Bible》报告梳理 Agent 行业概况。指出未来趋势,如语音成主流交互等;分析发展受限问题、有潜力机会;还介绍不同类型 Agent 商业情况及应对推理成本策略等。
Kimi开源新线性注意力架构,首次超越全注意力模型,推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构,用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中,它减少75%的KV缓存需求,推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
让机器人在“想象”中学习世界的模型来了!PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World,可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据,提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
天下苦VAE久矣:阿里高德提出像素空间生成模型训练范式, 彻底告别VAE依赖
当前主流图像生成技术训练范式依赖VAE,带来训练复杂、微调成本高的问题。阿里高德提出EPG,结合自监督预训练与端到端微调,去除对VAE依赖,在训练效率和生成效果上有突破。
Glyph:文本转图片解决长上下文困境,智谱把“DeepSeek-OCR”具像化了
传统 token 扩展方式遇算力成本天花板,DeepSeek 与智谱都想到让 AI“看”文字思路。智谱发布 Glyph 框架工程化实现此思路,将文本转图片处理,降低计算成本,有不错效果但也存在排版敏感等限制。
在 Sora 诞生之前,胡修涵做了两年多的「二次元版 Sora」
Sora发布后迅速获数百万用户,全球刷屏。国内创业公司捏Ta在其诞生前两年就开始做类似产品,专注二次元和OC人群。捏Ta创始人胡修涵分享对Sora的看法,认为它是新形态产品,还在探索需求。同时谈及捏Ta发展阶段、特色功能及社区运营理念等。
「看」能否取代「读」,为何DeepSeek-OCR 爆火的重点不在性能?
DeepSeek近期开源的DeepSeek - OCR在AI社区引发热议。它提出‘上下文光学压缩’理念,以视觉方式压缩文本。社区关注重点在其研究思路对NTP范式的影响,有望解决长上下文经济性难题等。
AGI前夜重磅:RL突破模型「认知上限」,真·学习发生了!
AI研究圈争论RL能否赋予模型超越基础模型的推理能力。UC Berkeley等团队提出DELTA框架,观察到“RL grokking”现象,还设计新任务验证,提出两阶段奖励调度,总结两种模式等,为争论带来新依据。