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多模态推理新范式:上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱

上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型,利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异,准确率碾压GPT - 5等模型,还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。

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Fable第一,谁第二?Anthropic钦点8款模型名单曝光

Anthropic官宣Claude Fable 5全球上线,公布安全测试结果,8款模型包括中国的Kimi K2.7。北美公司也用行动认可中国模型,Kimi在多方面表现出色,其商业模式类似Anthropic,未来潜力

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一种基于滑动层合并的高效深度修剪模型的方法

文章指出深度修剪可加快推理速度,但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法,根据相似度阈值融合连续层,简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术,还揭示了与宽度修剪结合的潜力。

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吴恩达来信:开放模型,开放执行框架,开放安全

吴恩达团队用闭源模型做安全审查遇阻,后改用 OpenWorker 框架结合开源权重模型 Kimi K3 和 GLM 5.2 取得进展。他认为开放模型和执行框架能带来更安全系统,开源权重模型舆论战虽胜,但立法层面未胜。

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全球首个世界统一模型发布,机器人家庭成员来了!

自变量机器人发布全球首个世界统一模型架构的具身智能基础模型WALL - B,它打通视觉、听觉等模块,让机器人理解物理世界。还让机器人拥有多能力,通过真实家庭数据形成数据飞轮,助力其融入家庭。

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Thinking Machines发布首个产品Tinker :模型后训练彻底变天

OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker,这是为微调模型设计的灵活API,能简化LLM后训练过程,让用户专注算法和数据,平台处理分布式训练。它有多种特性,已被顶尖机构采用。

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Kimi 模型训推混部的稳定性与资源优化实战

月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 会分享 Kimi 模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战,如故障多、资源利用低等,还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。

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用最简单的模型技术打造一个迁云专家有多难?

文章探讨在云迁移领域用模型技术“复制”专家80%核心能力。分析标准化方案不足及简单RAG局限,介绍“LX0.1”AI专家助手构建,还提及分层评测、人机协同等优化,最后展望AI在云迁移的未来方向。

阿里云开发者
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116页论文教你「蒸馏」Claude、GPT-5.6:AI社区今天炸了

一篇前沿模型安全漏洞论文引发热议,指出各模型 API 设计缺陷,可提取隐藏思维链。同一模型家族安全能力不对称,攻击者可利用此漏洞,还介绍了攻击路径、实验及修复建议。

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一场对话,我们细扒了下文心模型背后的技术

信通院模型推理能力评估中,文心X1 Turbo获最高级“4+级”。百度AI Day上,副总裁吴甜解析文心4.5 Turbo和文心X1 Turbo,从多模态、深度思考等方面介绍技术,还展示其在多场景应用成果。

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