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Apple发布新SOTA Manzano:混合Tokenizer破解多模态统一难题,理解与生成双翼齐飞
多模态AI前景广,但现有模型在理解和生成任务上存在性能冲突。苹果提出Manzano模型,用混合视觉标记器降低任务冲突,结构简单可扩展,在多基准测试达SoTA水平,还展示图像编辑潜力。
芯片大地震,黄仁勋355亿入股!英特尔要为老黄造CPU,股价狂飙30%
芯片行业投下重磅炸弹,英伟达斥资50亿美元入股英特尔成大股东。两家合作,英特尔为英伟达定制x86 CPU,还将推出集成英伟达GPU的系统级芯片,此合作改写行业格局。
OpenAI 内部揭秘:我们如何使用 Codex
文章揭秘 OpenAI 内部使用 Codex 的情况,介绍其在理解代码、重构迁移、性能优化等多方面的应用场景,还给出最佳实践,如用‘提问模式’开始、组织好提示等,展现了 Codex 强大的开发辅助能力。
UIUC提出隐式监督新范式:无需标注/RM即可全面提升多模态Reasoning的感知能力
大型多模态模型在复杂多模态推理中面临挑战,67%错误源于视觉感知缺陷。为此,UIUC提出PAPO,通过隐式感知损失提升模型感知能力,无需额外标注,在多模态基准上表现优异,还解决了KL黑客问题。
视听分离SOTA提速6倍!清华发布首个6M高性能模型|ICLR'26
清华大学团队推出Dolphin模型,仅用6M参数,通过离散化视觉编码和热扩散注意力机制,实现单次推理精准分离语音,速度提升6倍以上,在多项基准测试中刷新纪录,为端侧设备部署开辟新路。
AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引,深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤,涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练,还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
成立半年连续获数千万融资,智子芯元凭什么卡位国产算力生态?|甲子光年
智子芯元成立半年获数千万天使轮融资。国产AI算力生态面临适配难题,该公司用“AI+运筹”解决。其核心技术“运筹学x大模型”,自研KernelCAT引擎,实现多场景高效交付,具泛化性。
DeepSeek悄悄更新:Mega MoE、FP4 Indexer来了
昨天下午,DeepSeek 更新了 DeepGEMM 代码库,带来新东西 Mega MoE。它将 MoE 计算流程整合,让数据通信和计算同时发生,提高 GPU 利用率。还尝试组合精度、搞 FP4 indexer 等,是基础设施层重构尝试。
Karpathy 评 DeepSeek-OCR:分词器必须消失!马斯克:光子才是 AI 的终极语言
Andrej Karpathy 发长文讨论 DeepSeek - OCR 论文,提出图像输入比文本更高效,还表达对分词器的厌恶,认为其必须消失。马斯克称 AI 主要交互将是视觉。开发者分享实践经验,也有人提出质疑。
马斯克Grok 4正式发布:世界最大AI超级计算机就训练了这?
Grok 4公开基准测试有进步,但在高级推理测试表现差,视觉理解仍是短板。性能提升多靠整合符号工具,无重大技术创新,‘幻觉’问题没实质进展,xAI官方对道德对齐信心不足。