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多模态大模型持续学习系列研究,综述+Benchmark+方法+Codebase一网打尽!
近年来,生成式AI和多模态大模型进展显著,但在动态环境下实现持续学习是挑战。中科院自动化所联合香港院AI中心系统性研究,提出综述、方法、Benchmark和Codebase,为相关人员提供全面支持。
科研的回归:AutoSOTA如何终结“增量式优化”的重复劳动
当前AI科研中,为提升性能指标,研究者投入大量精力做“增量式优化”,限制原创探索。AutoSOTA项目由清华与中关村学院联合发布,它基于智能体系统构建自动化方案,接管实验迭代,一周发现105个SOTA模型,推动科研回归原创。
谷歌与OpenAI对狙,Gemini主打极速性价比,GPT优化对话温度
谷歌与OpenAI对狙,谷歌发布Gemini 3.1 Flash - Lite,主打规模化性价比,专为高频场景设计,成本低、速度快;OpenAI上线GPT - 5.3 Instant,优化对话体验,减少拒答、增强联网搜索等。
从deepseek v4的受限流线型超链接mHC谈架构优化
文章围绕DeepSeek v4的受限流线型超链接mHC探讨架构优化。指出过去十年深度学习重扩展层内计算,忽视层间通信。介绍多种层间通信改进方法,提出用检索替代累加,还提及深度注意力机制及混合深度注意力的成果。
网站GEO技术端优化指南:案例+工具+免费检查清单【转推】
文章指出当前处于传统搜索到AI搜索转型期,Google仍是主流。介绍Google和ChatGPT流程差异,给出抓取、索引、曝光优化建议,还列了该做与不该做之事,并有免费检查清单。
提速79%!上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched,解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型,用贝叶斯网络和熵减机制优化调度,实验显示最多降79%平均任务完成时间。
首次综述「边-云协同计算」,分布式智能与模型优化的最新进展
边缘 - 云协同计算整合边缘节点和云端资源,解决传统云计算问题。最新综述论文系统梳理其架构设计、模型优化等方面,提出统一框架,还指明未来研究方向,如大语言模型部署、6G整合等。
吴恩达推出LLM 后训练免费课程,覆盖三大调优方法:SFT、DPO、RL
吴恩达发布「Post-training of LLMs」课程,由Banghua Zhu主讲,瞄准实用技术,重点介绍SFT、DPO、RL三种后训练方法,有大量动手实验,课程发布后引发热烈讨论。
记录下SGLang开发,优化,debug的技巧之大SKILL时代已来临
文章记录SGLang开发等技巧,介绍Agent在编程开发领域的强大能力,如完成多种工作、提升模型速度。还提及Agent流程优化方向,提醒警惕其偏差,指出人的价值转变,成为设计、把关和提炼者。
EAAI | 香港理工大学王旭等:一种增强MFNN的多源气动数据重构方法
飞行器气动压力分布获取依赖风洞试验或数值模拟,多源数据差异为气动数据重构带来挑战。本研究提出增强型多保真神经网络,通过差分运算提升模型泛化精度,在跨声速压力分布重构中效果显著。