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「Next-Token」范式改变!刚刚,强化学习预训练来了

微软新研究提出「强化预训练(RPT)」新范式,将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务,可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点,实验显示其提升了语言建模能力。

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SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践|AICon 北京站前瞻

SGLang 是开源推理引擎,截至 2025 年 6 月,GitHub 近 15K Stars,月均下载量超 10 万次,被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升,他分享关键技术等内容,6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。

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超轻量级Multi-agent,可独立用于生产,也可扩展LangChain、CrewAI、Agno

越来越多AI玩家加入Multi - agent领域,现有框架复杂冗长。本次分享可用于生产的超轻量级Multi - agent Water,它不依赖任何框架,还能扩展LangChain等,文中介绍其核心组成与上手教程。

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重磅!Telegram官宣Grok将登陆!Ton应声暴涨16%

Telegram创始人宣布与xAI达成1年合作,将Grok AI集成到应用中,今年夏天用户可使用。Telegram获3亿现金加股权及50%订阅分成,此合作改写聊天应用格局,也引发用户不同反应。

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打破资源瓶颈!华南理工&北航等推出SEA框架:低资源下实现超强多模态安全对齐

本文介绍北航彭浩团队的 SEA 框架,针对多模态大模型低资源安全对齐难题,用合成嵌入替代真实数据,突破资源瓶颈。还构建 VA - SafetyBench 评估安全风险,实验验证了 SEA 低资源、高泛化优势。

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星际之门内部惊人曝光:40万块GPU爆铺!奥特曼千亿豪赌险把电网干崩

记者深入阿比林基地,揭开「星际之门」超算神秘面纱。该项目由OpenAI、软银、甲骨文合作,已投1000亿美元,后续将达5000亿。它含8个建筑、40万块GPU,面临能源挑战,巨额投资也伴巨大风险。

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CVPR2025|MCA-Ctrl:多方协同注意力控制助力AIGC时代图像精准定制化

中国科学院计算技术研究所团队提出无需微调的通用图像定制方法 MCA - Ctrl,利用扩散模型内部知识,结合条件语义与主体内容。实验显示其在编辑和生成任务表现优,解决了现有技术瓶颈。

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本地版Jev 1G内存就能跑!四舍五入等于不要钱啊

Jev爆火一周后,开发者推出适配Apple MLX框架的Laya-MLX,是开源决策模型Laya的原生本地版,最低仅需不到700M内存即可在Mac运行,速度快准确率高,适合高频短决策任务。

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张益唐孪生素数猜想,被GPT-6破新纪录! 北大数学07级苏炜杰:很震撼

2026年9月3日,OpenAI宣布GPT - 6将孪生素数问题最好上界推进到186,打破陶哲轩保持十二年的纪录。此前Julia Stadlmann推到240,Axiom Math压至212。GPT - 6展现数学直觉,证明经Lean 4验证。

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蚂蚁VLDB最佳论文:用一张“逻辑表”驯服3050亿条训练数据

蚂蚁集团论文《OmniTable: A Unified Wide-Table System for Petabyte-Scale LLM Data Curation and Exploration》获VLDB工业赛道最佳论文。其研发的OmniTable系统能管理超35PB、3050亿条以上训练数据,解决数据准备难题,如在SFT任务中大幅缩短周期。

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