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大模型能力,小模型成本!Google等 | 提出递归混合框架:MoR, 大幅提升LLM计算效率

Google提出递归混合框架(MoR),融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略,在不同路由机制各有优劣。实验显示,MoR在性能、计算和内存效率上表现出色,有望实现“大模型能力,小模型成本”。

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ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力

当前多模态大语言模型(MLLMs)在图文深度融合推理能力上面临挑战,现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生,它从四大领域精选题目,采用双重过滤机制和细粒度标注体系,评测发现MLLMs存在多模态推理危机。

深度学习自然语言处理
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YC AI 创业营第一天,Andrej Karpathy 的演讲刷屏了

Andrej Karpathy在YC AI创业营演讲引发关注,提出软件3.0时代来临,大量软件将被重写。还探讨了LLMs特性、半自主工具优势等。此外,文中整理了Sam Altman、李飞飞等嘉宾的精彩观点。

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One RL to See Them All?一个强化学习统一视觉-语言任务!

国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统,可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制,基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著,凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。

机器之心
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SGLang Custom AllReduce v1 与 v2 实现原理详解

文章聚焦 SGLang 里两代自定义 all-reduce 实现(v1 和 v2),前者从 vLLM 移植,后者是默认版本。详述其负载特征、前提条件、分发链、同步机制、算法及 CUDA graph 支持等内容,还对比了两代差异,并提及相关环境变量。

GiantPandaLLM
算法论文7

Anthropic最新研究:Claude存在神秘J空间,与人类心智高度相似

Anthropic研究团队在Claude中发现类似人类大脑工作机制的J空间,它存在于模型神经激活中,能让模型默默思考。失去J空间Claude在多步骤推理任务表现变差,还可暴露模型意图,团队已创建演示工具JLens。

AI寒武纪
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4秒出百万面!突破千万面精度+12K高清贴图,手握数亿的3D生成公司下一局怎么打?

影眸科技旗下Hyper3D受英伟达青睐。该司完成数亿元融资,发布全新模型Hyper3D Rodin Gen - 2.5,引入类LLM的Thinking机制,4秒生成百万面级模型,还突破千万面精度,搭配12K原生3D贴图模型。

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AI 时代,实时入湖正在告别 ETL:从 Kafka 到 Iceberg 的架构减法

在AI驱动的数据应用场景中,企业需同时支撑实时消费、历史沉淀与多引擎复用的数据底座。传统依赖外部ETL作业的流数据入湖方式有诸多问题,本文探讨‘零ETL’趋势,分析Kafka × Table Bucket方案如何降低复杂度。

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ICLR 2026 | ProSafePrune:一剪见效,告别大模型过度防御

合肥工业大学与科大讯飞联合团队提出全新低秩参数修剪框架 ProSafePrune,被 ICLR 2026 录用。它能精准定位模型认知偏差并修剪,降低过度拒绝率,不损安全防御能力,还提升通用任务性能,为 LLM 安全部署提供新思路。

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AI x 大前端性能稳定性:快手亿级 DAU 下的智能诊断实践

本文整理自快手移动端稳定性负责人李锐在 2025 年 QCon 大会的分享。介绍快手大前端性能稳定性挑战,阐述借助「柯南 AI」赋能排障的实践,含根因排障和应急处置案例,还谈了开发中思维切换等认知

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