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EMNLP 2025 Oral|检索增强 + 两阶段微调:剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD,性能SOTA

多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点,多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架,通过两阶段微调与结构增强,结合检索增强,提升检测性能,被EMNLP 2025接收。

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具身智能一步踏入Scaling Law!10B+基础模型,27万小时真实数据

AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0,参数量10B+,专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law,能力可扩展,有和谐推理等特性,在多方面有突破,成果备受赞誉。

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苹果掀桌!扔掉AlphaFold核心模块,开启蛋白折叠「生成式AI」时代

蛋白质折叠是计算生物学核心难题,SimpleFold作为首个仅基于通用Transformer模块的蛋白折叠模型,摒弃AlphaFold2系列传统架构,能将蛋白序列生成三维原子结构,在多基准测试表现强劲,还可生成结构集合。

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狂揽4万星!换掉OpenClaw太爽了,5美元就能养个AI打工人

Hermes Agent是NousResearch推出的开源Agent神器,上线后在GitHub超4万星。它运行在用户服务器,有六大核心特性,能跨平台对话。技能自维护,形成记忆 - 技能 - 训练数据闭环,应用场景丰富,演进注重安全、稳定与智能。

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超低标注需求,实现医学图像分割!UCSD提出三阶段框架GenSeg

GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注,在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统,显著降低医生手工标注负担。它是通用、与模型无关的框架,可集成到现有分割模型。

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舍弃自回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿

本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文,梳理离散扩散方向研究图谱,对比自回归局限与离散扩散优势,阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术,还提及应用及未来方向,显示其对自回归范式的替代潜力。

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今天,「空间原生」时代正式到来!

6月8日,工信部和国资委要求机器人年底从「表演模式」转向「作业模式」,但现有模型空间感知能力不足。今天蚂蚁灵波发布 LingBot - Depth 2.0,开源 LingBot - Vision,其采用「空间原生」路线,训练高效且表现亮眼。

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这是英伟达GPU全系列硬核科普手册,覆盖消费级、工作站、推理卡、训练卡及中国特供版五大产品线,讲清区别与用法,还介绍架构演进、命名规则等,助读者秒变选型高手。

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「养龙虾」翻车实录:D盘没了、账号废了、余额清空了……

当下「养龙虾」(安装并训练 OpenClaw)火爆,腾讯、字节跳动等大厂纷纷入局,资本市场也很沸腾。但普通人「养龙虾」却状况百出,存在安全风险且烧钱,工信部也发布了安全预警。

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传统图像放大模型应对复杂情况力不从心,4KAgent应运而生。它基于多智能体设计,有感知、复原等模块,能为图像定制4K超分方案,在多领域测试中表现出色,无需特定领域再训练

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