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拒绝计算“一视同仁”!Elastic Attention:让大模型学会“看人下菜碟”

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语言反思>强化学习:伯克利新架构碾压传统RL

大型语言模型下游任务优化依赖强化学习,但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器,将LLM执行轨迹转化为诊断信号,用语言反馈替代标量奖励,仅用传统方法1/35计算量,性能最高提升19%。

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刚刚,谷歌重大突破!量子计算首次可验证,登《Nature》封面

谷歌宣布重大成果,全新量子回声算法在 Willow 芯片运行,解决原子相互作用问题比传统超级计算机快 13000 倍,结果可验证,相关研究登《Nature》封面,朝量子计算实用迈进一大步。

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GPU为什么能取代CPU,成为计算领域无可争议的核心?

过去CPU是计算核心,如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域,GPU优势明显,软件支持也推动其普及。未来,GPU将在更多领域发挥作用,还会与CPU融合。

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统一架构新思考,北大团队UniWorld-V1统一大模型

北大袁粒课题组提出统一大模型架构UniWorld-V1。通过对GPT - 4o - Image实验,发现其依赖语义编码器提取视觉特征,据此设计架构,在多基准测试表现优异,开源代码等促进研究。

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深入理解OpenClaw技术架构与实现原理(下)

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DeepSeek、GPT、Qwen,所有大模型架构图都有,Karpathy:宝藏画廊!

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当大模型成公共基础设施,企业需构建围绕业务结构的智能系统架构。特赞提出的 GEA 企业级智能体架构体系,围绕企业业务运行结构设计,能让智能体参与企业经营判断。

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架构解耦是统一多模态模型所必须的吗?全新AIA损失:No

香港中文大学 MMLab 和美团研究者思考架构解耦是否为统一多模态模型必须,推出 AIA 损失。研究发现架构解耦未解决任务冲突,AIA 能提升模型性能,减少数据配比问题。

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