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当红通用人形机器人公司 1X 的 AI 副总裁 Eric Jang 提出「智能频谱」概念,阐述当前 AI 面临的「1Hz 壁垒」及实现「Ultra Instinct」能力的先决条件。不同推理方案有望解决部分问题,但通用智能体仍有瓶颈。

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企业数字化转型新引擎:MCP + LLM + Agent 架构赋能!

本文介绍MCP(Model Context Protocol)模型上下文协议,它是Anthropic于2024年11月底推出的开放标准,可统一大模型与外部数据源和工具通信协议,打破数据孤岛,有诸多优势,还适用于多个场景。

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刚刚,OpenAI Astra核心架构爆出:大模型第三条Scaling法则诞生

The Information记者爆料OpenAI即将推出的Astra模型采用“recurrent depth”新推理方法,该技术能降本提效,但引发AI安全与可观测性担忧。清华与字节论文解决了循环模型“算力不公平”问题,并给出Scaling Law。

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深度拆解 DeepSeek Harness 架构:AGI 的自进化,终于有了「后悔药」

8月13日,DeepSeek开放DeepSeek Harness v0.1开发者预览版,在Github获4.5万星。它提出“一切皆插件”概念,核心组件可插拔。还联合北大提出Cordis框架,解决组件插拔问题,但面临价格与组件膨胀挑战。

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AI生图免训练提速1000%,办法:最简洁的“三阶段流水线”

AI画图速度慢,过往主流加速方法有局限。MrFlow团队提出三阶段流水线,在Qwen - Image等模型上实现10倍以上端到端加速,生成效果好,优势显著,还能与时间步蒸馏叠加,且完整开源。

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视觉+语言+动作!超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K

视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限,港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤,有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型,还建立新基准评估多个模型。

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强化学习新发现:无需数学样本,仅游戏训练AI推理大增

莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现,让多模态大语言模型玩简单游戏,无需数学样本,就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。

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Karpathy投了一家AI记忆公司,撞名DeepSeek Engram记忆架构

新公司Engram完成9800万美元融资,投资人有Andrej Karpathy等。它想为AI构建能持续学习的“记忆层”,解决模型吸收组织内部知识问题,首个产品是面向Agent的API,已与多家合作。

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首发Omni-Flow流式全模态架构,消费级显卡就能跑

面壁智能等联合发布MiniCPM-o 4.5技术报告,公开Omni-Flow流式全模态框架。该模型凭9B参数实现端到端全双工全模态,可在消费级显卡运行,还推出在线体验Demo等,性能表现佳,应用潜力大。

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黄仁勋CES放出大杀器:下一代Rubin架构推理成本降10倍

在CES 2026展上,英伟达黄仁勋介绍多项进展。下一代Rubin平台含六款芯片,推理成本降10倍;发布Alpamayo 1开源模型助力自动驾驶;还推出物理AI新模型等,携手伙伴展示机器人。

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