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刚刚,奥特曼放出ChatGPT「统一智能体」!惊呼真AGI,最卷打工人来了
奥特曼带队直播发布ChatGPT agent,它融合三大技术优势,可自主工作,还能上网直出PPT、Excel。在多项测试中刷新SOTA,2025年将成全新AI杠杆,解锁「超级个体」模式。
无Tokenizer时代真要来了?Mamba作者再发颠覆性论文,挑战Transformer
Mamba作者之一Albert Gu参与的论文提出分层网络H - Net,用动态分块取代tokenization。Tokenization虽能压缩序列但有缺点,H - Net在多方面表现出色,或预示无需Tokenizer训练时代到来。
ICCV 2025|降低扩散模型中的时空冗余,上交大EEdit实现免训练图像编辑加速
上海交通大学EPIC Lab团队提出EEdit框架,入选ICCV 2025。它是首个加速匹配流模型图像编辑框架,能兼容多种引导方案,免训练,速度较原始工作流快2.4倍,支持多类型编辑任务。
支持持久化知识图谱!多Agent协同的革命性框架
Agent - MCP 是为经验丰富的 AI 开发者设计的多 Agent 协同框架,能解决传统 AI 开发难题。亮点有并行开发、持久化知识图谱和实时可视化协作,可让多 Agent 高效协作,避免上下文丢失和任务冲突。
一句话生成任务专属LoRA!Transformer作者创业公司颠覆LLM微调
Transformer作者之一创立的SakanaAI推出Text-to-LoRA(T2L),简化模型适配流程,省却繁琐微调。T2L参数压缩率达80%仅降1.2%准确率,零样本场景平均准确率78.3%超现有SOTA方法,开启“一句话定制模型”时代。
CVPR 2025 | 多模态统一学习新范式来了,数据、模型、代码全部开源
中国人民大学、清华和腾讯合作的CVPR 2025论文指出,当前多模态学习范式有缺陷。为此提出新范式,构建AV - UIE数据集、Crab框架,实现任务互助,在多任务上超垂类专家模型,数据、模型、代码开源。
Claude团队打开大模型「脑回路」,开源LLM思维可视化工具来了
Claude团队推出“电路追踪”工具,可生成归因图呈现LLM处理信息路径,支持在主流开源权重模型上快速生成。研究人员能借此解码LLM“决策逻辑”,官方还给出多语言电路等示例。
奖励是假的,能让Qwen提升25%性能却是真的!
华盛顿大学博士生团队用Qwen模型对虚假奖励进行RLVR,使MATH - 500准确率显著提升约25%。研究发现RLVR不考虑奖励正确性,还分析了虚假奖励有效的原因,提示现有研究要在非Qwen模型验证。
最新W4A4KV4全量化框架,单卡A100大模型推理速度飙升
计算所王颖研究员团队等联合在ASPLOS 2025上发表并开源COMET框架,通过系统 - 算法协同优化,实现全4比特推理性能突破,在多方面有技术亮点,实测性能碾压现有方案且已开源。
纯靠“脑补”图像,大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划(VPRL)新范式,纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练,准确率达80%,超文本推理至少40%,代码已开源。