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谷歌推出 Jules:一款基于 Gemini 2.5 的异步编程智能体
谷歌将异步智能编程助手 Jules 正式发布,它基于 Gemini 2.5 Pro 模型,可执行多种编程活动。采用异步模式,直接接入代码库。测试阶段开发者反馈多,正式版有三种访问层级,但部分用户对其界面和输出质量不满。
英伟达、港大等发布创新KV缓存,实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型,英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算,还提出基于置信度的平行解码策略,测试显示能加速且保持生成质量。
ICML 2026 | 拒绝盲目猜token,阿里x浙大将投机解码带入弹性预算时代
随着大模型参数规模扩大,推理成本成核心瓶颈。投机解码在高并发下有问题,阿里与浙大学者提出 ECHO,将投机树构造建模为预算调度问题,通过稀疏门控和弹性预算调度提升系统收益。
Claude Code 桌面版烂爆了,Anthropic 终于把 “100% AI 编码”演砸了
Anthropic将Claude Code做成桌面应用,本值得期待,然而新桌面版却问题频出,如卡顿、崩溃、自动化功能不稳定等,还出现大量基础功能问题。此前Anthropic宣称代码由AI编写比例高,但产品质量堪忧。
Thinking Machine新研究刷屏!结合RL+微调优势,小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法,结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导,用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高,还能解决AI“灾难性遗忘”问题。
Ultralytics & lightly-train:简化计算机视觉模型训练,无需标签
在计算机视觉领域,获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练,减少标注成本与时间,可集成到现有训练管道,支持多种模型架构和应用场景。
刚刚!UCLA杨林团队证明:仅凭提示词,Gemini 2.5 Pro就可以拿到IMO2025金牌
加州大学洛杉矶分校杨林和黄溢辰撰写论文,阐述利用Gemini 2.5 Pro解决2025年IMO竞赛5道题达金牌水平。设计解题者和验证者构成的自我验证流水线,用双提示词系统迭代,还规避数据污染问题。
独家揭秘OpenAI核心文件:AGI五级突破实锤!微软130亿投资或打水漂
新智元揭秘OpenAI核心文件,Ilya Sutskever曾预言AI无所不能,也担忧其失控后果。OpenAI与微软的合同中AGI条款成谈判核爆点,未公开论文划分AGI五级,让微软130亿投资或打水漂。
DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图:极低成本+精准视觉定位,AI接管电脑已无死角
DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》,解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案,在多个任务上达前沿水平,但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。
刚刚,美团推出 136 亿参数视频生成模型
美团推出 136 亿参数视频生成基础模型 LongCat-Video,采用 MIT 开源协议。该模型覆盖文本、图像生成视频及视频续写三类任务,能生成分钟级长视频。效率高,评测数据表现佳,安装和运行简便,引网友惊叹。