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告别多奖励跷跷板:Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成
中国科学技术大学等机构团队提出Flow - OPD,这是首个将OPD引入流匹配模型的统一多任务后训练框架。它解决了流匹配模型后训练对齐中多任务的梯度冲突等问题,效果良好,未来有多个拓展方向。
4B参数实现理解、推理、生成、编辑一体化!InternVL-U重磅开源
上海人工智能实验室联合多所高校开源多模态一体化模型 InternVL-U,仅 4B 参数,突破现有统一多模态模型瓶颈,在复杂场景超越 14B 级模型,已全面开源,提供推理代码等。
北大大牛团队最新顶会,首次让AI能够生成真实火焰
北京大学陈宝权教授团队提出 FieryGS 框架,被 AI 顶会 ICLR 2026 接收。它将多模态大模型、燃烧物理仿真与 3D 高斯溅射融合,首次在 3D 重建中实现物理可信、语义感知且可控的火焰合成,推动数字孪生发展。
CUTE DSL学习笔记一 CUTLASS 4.3.5 CuTe DSL 文档翻译
本文是 CuTe DSL 4.3.5 文档翻译,介绍了其核心概念、使用方法、与 CUTLASS C++ 关系等。它通过 Python DSL 降低 CUDA Kernel 开发门槛,支持 JIT 编译、多种架构,还说明了当前限制与未来计划。
AGI前夜重磅:RL突破模型「认知上限」,真·学习发生了!
AI研究圈争论RL能否赋予模型超越基础模型的推理能力。UC Berkeley等团队提出DELTA框架,观察到“RL grokking”现象,还设计新任务验证,提出两阶段奖励调度,总结两种模式等,为争论带来新依据。
扩散LLM推理新范式:打破生成长度限制,实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门,但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL,赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力,在性能和计算效率上有提升。
从日志学习到风洞验证:构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环
文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段,将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层,形成完整闭环,推动智算集群稳定性建设升级。
将DSA注意力引入多模态,快手Keye2.0开启强化推理新范式
快手发布新版多模态大模型Keye-VL-2.0-30B-A3B,率先将DSA机制引入多模态理解场景,解锁256K超长上下文深度感知,还首次解锁Agent协作机制。该模型在多方面表现出色,且将融入业务带来收益。
龙虾再进化!强化飞书表格技能,25.2万星登顶超越React/Linux
OpenClaw 2026.3.1正式发布,合并九十多个PR。其Star飙升至25.2万颗,超Meta的React登顶GitHub。更新核心卖点有二:模型武装升级,安卓节点玩法扩容;对国内使用更友好,可在飞书文档操作,Web UI支持双语。
ICLR 2026 Workshop二轮征稿开启:聚焦终身智能体的学习、对齐、演化
人工智能进入转折点,AI Agent 崛起但存在瓶颈。ICLR 2026 会议期间的 Lifelong Agent Workshop 将深入探讨相关问题,推动终身智能体研究范式,现开启二轮征稿。