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Ilya罕见发声:大模型「大力出奇迹」到头了
Ilya大神在近2万字采访中称,AI正从「规模时代」走向「科研时代」,主流「预训练 + Scaling」路线遇瓶颈。他还探讨了AI泛化、安全对齐、预训练范式等热门话题,给出独特见解。
统一VLA范式!港科大开源StarVLA乐高式架构,复现成本大幅降低
当前具身智能的VLA赛道陷入「碎片化」泥潭,方法难对比、复现成本高。港科大开源StarVLA,提出「乐高式」统一架构,构建模块化开源底座,实现双向模块化,还支持多种训练范式,打通Sim2Real。
交互扩展时代来临:创智复旦字节重磅发布AgentGym-RL,昇腾加持,开创智能体训练新范式
强化学习之父指出人工智能迈入「经验时代」,在此背景下,复旦、创智、字节研究者发布 AgentGym - RL 框架。它是全新端到端 RL 框架,提出 ScalingInter - RL 方法,7B 模型经训练追平顶尖商业模型,为 AI 发展注入动力。
基础模型又一关键拼图,腾讯混元发布训练新范式「无相」:引入功能性记忆,打破静态权重枷锁
腾讯混元团队发布HY - WU范式,打破静态权重束缚,引入功能性记忆,实时生成个性化参数。应用于图形编辑基模效果好,在图像编辑任务表现优秀,还对未来AI架构提出多方面展望。
DeepSeek多模态新范式:一张图压缩7056倍,思考能力反超GPT和Claude
DeepSeek上线多模态并开源新范式技术。该研究让AI用视觉原语思考,弥合语言与视觉指代鸿沟。它构建紧凑模型架构,信息压缩率达7056倍,训练分三阶段,测试中表现出色,也存在局限。
仅用图像也能Think:Google等提出一种视觉规划的全新推理范式!
剑桥和Google等提出并开源视觉规划范式,通过纯视觉表示规划,独立于文本。还引入VPRL框架,用GRPO后训练大型视觉模型。实验选三个视觉导航任务,VPRL表现最佳,显著优于其他方法。
VAE时代终结?谢赛宁团队「RAE」登场,表征自编码器或成DiT训练新基石
纽约大学谢赛宁团队推出RAE替代VAE,解决了DiT依赖旧版SD - VAE的问题,如架构复杂、潜空间受限等。RAE结合预训练编码器和解码器,还提出DiT^DH变体,实验效果好,网友看好其前景。
告别噪声初始化:NTU MARS Lab提出A2A新范式,实现机器人高性能单步动作生成
新加坡南洋理工大学 MARS Lab 提出 Action-to-Action (A2A) Flow Matching 新范式,以历史机器人轨迹为生成起点,打破生成速度与精度瓶颈,在训练效率、推理速度及泛化表现上佳,还可扩展至视频生成领域。
阿里Qwen3技术报告核心要点解读!
阿里Qwen3技术报告发布,披露模型架构、预训练及后训练等技术细节。其有密集与混合专家两种模型架构,预训练数据量和语种增多,后训练采用强到弱蒸馏提升性能,各模型表现优异。
Meta没做的,英伟达做了!全新架构吞吐量狂飙6倍,20万亿Token训练
英伟达发布全新架构9B模型NVIDIA Nemotron Nano 2,以Mamba - Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍,对标Qwen3 - 8B并在多任务中表现持平或更优,还开源模型及大部分预训练数据。