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Agent时代,为什么多模态数据湖是必选项?
AI时代,数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖,因其能处理多模态数据,唤醒沉睡数据,驱动业务,还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南,其多模态数据湖已在多行业落地。
阿里妈妈发布MUSE:用多模态搞定十万级超长行为序列,并开源Taobao-MM数据集
阿里妈妈与武汉大学团队发布 MUSE 框架,用于终身用户兴趣建模,能处理 10 万级超长行为序列。还开源 Taobao - MM 数据集。MUSE 可插拔,已在阿里妈妈展示广告精排模型全量上线,提升 CTR 等指标。
图像分层生成:新加坡国立大学和Lowart AI实现了图像可编辑的PSD文件输出
新加坡国立大学和Lowart AI发布OmniPSD,利用Diffusion Transformer架构解决分层图像生成与拆解难题,实现可编辑PSD文件输出。它能通过文本生成分层PSD文件,也能拆解单张平面图像,解决AI生成图像难编辑痛点。
田渊栋被Meta卸磨杀驴,但全网疯狂发offer!OpenAI冲来抢人了
Meta裁员风暴扩散,FAIR研究科学家田渊栋等被裁。田渊栋入职十年多,成果亮眼,却在协助处理Llama 4相关事务后被裁。此外,不少刚入职的博士也遭殃。同时,Meta还用AI取代人工审核。
2.12页/秒,MinerU2.5太快了,1.2B硬刚腾讯、阿里
GPT - 4o等刷新OCR榜单,但产业界仍面临文档图像处理难题。MinerU2.5提出1.2B轻量级文档解析模型,采用创新解耦范式,在多基准测试表现出色,单卡吞吐快,还给出可借鉴创新点。
Qwen3-Next:迈向更极致的训练推理性价比
文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型,通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势,还说明使用方法,包括在多平台部署及处理超长上下文,展望持续优化架构。
调整训练数据出场顺序,大模型就能变聪明!无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT,通过引入数据排序策略,充分挖掘训练数据潜力,优化训练数据的组织方式,在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能,且不用增加数据量或扩大模型规模。
AI读网页,这次真不一样了,谷歌Gemini解锁「详解网页」新技能
谷歌在Gemini API上线URL Context功能,能让Gemini模型访问并处理URL内容。与普通扔链接给AI不同,它可深度完整解析文档。有深度解析PDF等能力,被指或成RAG替代方案,也有能力边界。
继AlphaFold之后,DeepMind再放“大招”:AlphaGenome直击疾病根源
谷歌DeepMind推出AI模型AlphaGenome,可预测DNA序列微小变化对基因调控的影响,已向非商业研究领域开放。它能处理长序列、输出高分辨率结果,有四大优势,在多领域有研究潜力,但也存在局限。
Cache Me If You Can:陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存,解放LLM内存?
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长,此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标,改进方法并推出 PruLong 优化内存,节省空间且保性能。