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现场围观腾讯广告算法大赛,我都想入职了
腾讯广告算法大赛冠军可得200万奖金,赛题是「全模态生成式推荐」,涉及多AI方法,贴近真实业务且挑战多。比赛持续四月多,氛围友好。腾讯借此揽才,也为学生提供进大厂通道。
罗福莉携小米MiMo-V2-Flash首次亮相:一次在推理与Agent上的下注|甲子光年
大模型进入新阶段,效率成能力一部分。小米MiMo团队12月16日晚发布并开源MiMo - V2 - Flash,负责人罗福莉首亮相。该模型在推理、编程和智能体场景表现出色,在架构、训练方法等有创新。
Veo何止生成视频:DeepMind正在用它模拟整个机器人世界
通用型机器人策略发展带来挑战,传统评估方法有局限,前沿视频模型虽有潜力但面临困难。Google DeepMind团队提出基于Veo的机器人策略评估系统,经实验验证有效,展示了视频仿真评估的可行路径。
AI修真的一年:学者们怎么看“真智能”?|甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者,探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破,分析研究路径,还谈选择标准与未来期待,指出AI是工程实践命题,真与假关乎信念选择。
Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升,还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式,及平衡成本等方面的经验。
解决Agent幻觉:HaluMem精准定位记忆系统的“说谎”环节!
近年来,LLM和Agent在记忆管理上存在挑战,现有评估方法无法定位幻觉来源。论文提出HaluMem评估基准,通过三大任务和两个数据集揭示记忆系统幻觉行为,为开发可靠记忆机制提供指导。
强化学习+大模型记忆:Mem-α,让智能体第一次学会“如何记忆”
在大语言模型发展中,‘记忆’是智能体具备长期智能的关键。现有外部记忆系统有局限,Mem-α将强化学习引入大模型记忆管理体系,解决记忆难题,在性能、泛化等多方面表现出色。
TileLang深入详解-第二章-TileLang 核心编程抽象
文章深入解析TileLang核心编程抽象,介绍写kernel的方式,阐述TileLang三层抽象特点及适用场景,展示JIT工作流、接口和执行后端,还提及性能优化、基准测试、正确性校验,最后用GEMM示例对比三层抽象差异并给出使用建议。
美团杀入视频生成模型赛道,LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型,效率提升10倍
美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型,有136亿参数量,多任务表现出色。它核心亮点多,还建立了数据处理流水线,采用特殊架构和训练方法,提升了生成效率,性能媲美顶尖模型。
双管齐下:联邦学习防投毒攻击与梯度泄露,华南理工深北莫研究成果登上TMC与IoT
随着联邦学习在物联网系统广泛应用,数据隐私保护成难题。华南理工大学与深圳北理莫斯科大学合作,提出FedMSBA和FedMAR两种防御方法,分别解决参与方梯度泄露和服务器受攻击问题,在多方面实现突破。