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1600代码造出水下曼哈顿, Fable 5让Karpathy看呆了
Fable 5重新上线,Arena.ai的Gostev用其生成63个3D世界,多数一次成型,连Karpathy都直呼没想到。1600行代码就能撑起水下曼哈顿,还能将世界名画变成可穿行的3D世界,但游戏是其弱项。
构建分层的 Agentic RAG 系统:具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”,介绍 Protocol - H 架构,阐述组件、机制、实现与集成,经基准测试验证其优势,还提及未来研究方向。
挖漏洞何必Mythos,国产智能体早跑通了
手握Mythos的Anthropic因安全问题将其锁起,引发安全圈对AI规模化挖漏洞的思考。360集团自主研发的漏洞挖掘智能体公开披露两项重大发现,影响超10亿用户,还展示了其技术路线、优势及战略意义。
“同事.skill”不用写了,爱马仕 Hermes 主动“蒸馏”你,还让开发者集体抛弃 “龙虾”?!
近日,Hermes Agent 在国内爆火,获超 5.2 万 stars 且还在增长。它与 OpenClaw 不同,采用单 Agent 架构,有学习循环和分层记忆系统。背后公司 Nous Research 目标是打造抗衡 OpenAI 的开源模型,还引入区块链解决算力问题。
Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架,定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同,它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试,发现TextIn API解析效果好,还优化处理流程提升质量。
谷歌新论文把内存股价干崩了!KV cache压缩6倍,“谷歌的DeepSeek时刻”
谷歌研究院推出TurboQuant压缩算法,可将AI推理中最吃内存的KV cache压缩至少6倍且精度零损失,还能8倍加速计算。虽引发存储芯片巨头股价下跌,但目前只是实验室成果,仅解决推理阶段内存问题。
卡帕西点赞Transformer内置计算机!每秒3万Token吞吐,拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足,Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序,通过2维注意力头设计提升推理效率,能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出,还精确求解了世界最难数独。
人脑细胞做成芯片打Doom!20万活体神经元自己探路杀敌,学习效率碾压深度强化学习
20万人类脑细胞组成“脑PU”学会玩《毁灭战士》,代码已开源。研究将活体神经元与三大强化学习算法对比,发现生物培养物学习效率全面超越算法。实验运行在Cortical Labs的CL1生物计算机上,团队邀开发者探索更多可能。
R1/Qwen训练新范式:无需继续训练,直接“算”出权重,提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点,但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化,提出“权重外推”等方法,实现最高6.1倍训练加速,RL - Extra在多榜单展现高效率。
腾讯AngelSlim升级,首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架,推理速度飙升1.8倍
随着大模型应用成本与延迟问题凸显,腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架,将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍,还具全模态训练、面向部署等亮点,有开源代码。