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扩散LLM推理新范式:打破生成长度限制,实现动态自适应调节

随着扩散大语言模型成为热门,但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL,赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力,在性能和计算效率上有提升。

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港科联合港中文提出AdaCtrl,自适应可控Reasoning,可降10~90%

港科联合港中文提出AdaCtrl,解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式,通过两阶段训练法实现目标,实验效果好,未来或拓展到多领域。

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AI生成内容行标来了!工信部立项管理,欢迎参与起草

据工信部通知,清华大学牵头的《元宇宙 共性服务 数字内容管理要求》行业标准获批立项并征集起草单位与专家。此为全国首部聚焦元宇宙数字内容标准,覆盖多环节,助力产业健康发展。

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视频刷多了AI也会变蠢!“年度最令人不安的论文”

最新研究显示,大模型灌多垃圾内容会‘脑损伤’,研究人员用不同维度定义垃圾数据并训练模型,测试其核心能力,发现垃圾数据致认知下降,且损伤不可逆,还给出行业启发。

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NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法,一句话生成百万规模数据集

港大团队提出TreeSynth方法,受决策树启发,将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程,能从零合成数据,还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著,可扩展性佳。

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T2R-Bench发布:业内首个由表格生成报告工业基准

为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题,研究团队提出“表格到报告”任务,构建双语基准T2R - bench,其涵盖多垂域表格,还设计评价指标体系,实验显示大模型在该基准上提升空间大。

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真正的一句话修图:Gemini 用香蕉模型给出了图像生成的分水岭

Google新模型Gemini 2.5 Flash Image可在AI Studio体验。它有多图融合、角色一致性等能力,能实现自然语言编辑图像,速度快、价格低、API可用,虽有中文体验等问题,但有望让AI视觉工具进入工程化时代。

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作者花一周看完Lex Fridman对丹麦传奇程序员DHH的6小时访谈。DHH分享编程经历,谈对流行技术看法,认为AI不能取代人类创造力,还谈及创业、开源等观点,展现深刻认知与独特态度。

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开源端到端语音大模型:直接从原始音频输入,生成语音输出

目前大模型大多只能输出文本,人机音频交互不顺畅。Step - Audio团队开源端到端语音大模型Step - Audio - AQAA,能直接听懂音频问题并合成语音回答,介绍了其架构和各核心模块。

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打破长视频理解瓶颈:HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力

如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳,CMU和小红书团队深入研究,首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架,指出现有泛化能力不足原因,提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。

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