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递归神经网络的复兴:Mixture-of-Recursions
Google DeepMind研究者设计的语言模型,能判断关键单词并进行深度递归计算,通过轻量级“路由器”节省计算资源,在同等训练成本下表现显著优于传统模型,文中还提及其他解决动态算力分配问题的思路。
ACL 2026 Main|混合推理模型也会「钻空子」:南大移动团队提出TNT,破解「假装不思考」骗奖励
大型推理模型存在「过度思考」问题,训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法,利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限,解决奖励欺骗,实现准确率与效率双赢。
100k Star,他们给Clawdbot升级了超级记忆
Clawdbot项目突破100k,后改名moltbot。其原记忆是静态的,此次升级为超级/动态记忆,构建三层记忆系统,让理解力自我更新。还集成Supermemory,有自动回忆等功能,文章给出实施指南。
号称视频编辑领域的开源nano banana来了,用文字就能改视频
DecartAI开源Lucy Edit模型,号称视频领域开源Nano Banana,能理解自然语言指令改视频。如输入指令可精准换服装等,渲染快,有身份保持和动态适配亮点,有多个版本,应用场景广。
18个月,中国Token消化狂飙300倍!别乱烧钱了,清华系AI Infra帮你腰斩API成本
中国大模型API服务碎片化、“黑盒”问题严重,成本高。清程极智1月29日发布AI Ping,类似“中国版OpenRouter + Artificial Analysis”,可评测、路由大模型,帮开发者降低成本、提升效率,还能重塑服务市场秩序。
新SoTA方法RM-R1:让reward model对评分说出原因!超越GPT4o
过去模型‘黑箱打分’不透明、不灵活。论文提出ReasRM,经两阶段训练,让奖励模型像人类先思考再打分。它能分任务类型、动态奖励,实验中碾压GPT - 4,小模型逆袭,团队已开源6个模型。
Transformer终结者!谷歌DeepMind全新MoR架构问世,新一代魔王来了
KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构,推理速度翻倍、内存减半,重塑LLM性能边界,碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算,有路由和KV缓存策略,实验显示其性能优越、可扩展性好。
人形机器人控制新突破!敏捷稳定两不误,一个策略让人形机器人完成叶问蹲和跳舞|港大&英伟达&清华
港大、NVIDIA和清华联合团队提出AMS统一人形机器人全身控制框架,首次在单一策略实现动态运动跟踪和极限平衡控制。通过异构数据源、混合奖励机制和自适应学习策略,解决数据限制和优化目标冲突问题。
微前端:迈向现代化前端架构的社会技术之旅
文章指出微前端不仅是技术模式,更是组织工作新范式。介绍其适用场景、演进现有系统方法,处理路由等跨领域问题策略,还强调它能让前端独立于后端现代化,实现渐进式变革。
米哈游蔡浩宇AI公司首个视频模型曝光了
米哈游蔡浩宇的AI公司Anuttacon首个视频模型LPM 1.0曝光。它可通过多模态形式生成动态角色,有超绝情绪演绎、实时视频生成等能力,背后技术架构复杂,目前未正式上线。