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Kimi新模型数学反超DeepSeek!北大校友刘征瀛等领衔
Kimi新定理证明模型超越DeepSeek,基于Qwen2.5 - 72B打造,采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新,还有精简版本,官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。
Google 团队一年都没做出来的项目 Claude Code 一小时就把代码写出来了
Google首席工程师称团队一年没搞定的分布式Agent编排系统,Claude Code一小时生成代码。但后续有澄清,AI是基于人一年探索成果生成‘玩具版本’。还分析了工作价值、瓶颈转移等,指出AI时代个体和小团队机会。
8种LLM架构设计大比拼:从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2,究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计,如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术,像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构,还分析不同设计对性能、效率的影响,助读者了解LLM架构差异。
结构化预处理让DeepSeek准确率提升51%,现已开源丨清华&深言
零成本降低大模型幻觉新方法LingoEDU,让DeepSeek准确率提升51%。它对上下文精准切分,形成篇章结构树。能解决现有方案两难困境,在多方面实验表现出色,有根治幻觉等核心价值。
众所周知视频不能P?北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究:视频里轻松换衣服、加柯基
视频编辑难度高,传统流程繁琐,现有AI方法有局限。北大施柏鑫团队联合贝式计算等提出VIRES方法,能实现视频主体多种编辑操作,还标注VireSet数据集。其在多指标超现有SOTA模型,团队还探索全景级可控视频生成。
冗长响应缩减80%,DeepSeek GRPO获得颠覆性改进,微软GFPO问世
微软研究员曝出颠覆性强化学习算法 GFPO,能削减推理多余 token 长度达 80%。它基于 DeepSeek 的 GRPO,可同时优化多响应属性,团队还提出自适应难度变体,实验显示 GFPO 在多方面表现出色。
0行人类代码!OpenAI内部绝密实验曝光:3人团队5个月砸出百万行级产品
OpenAI工程团队进行内部实验,构建并发布零人类代码的内部软件产品,代码全由Codex智能体编写。团队分享开发经验,如重新定义工程师角色、让应用对智能体可见等,还面临一些未知挑战。
用2D先验自动生成3D标注,自动驾驶、具身智能有福了丨IDEA团队开源
IDEA团队张磊团队提出OVSeg3R开集3D实例分割学习新范式。它无需人工后处理和3D掩码标注,降低训练成本,有望让3D实例分割商业落地,可用于自动驾驶、智能家居等领域。
AI“压力面”,DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架,在一个prompt里抛多个问题模拟多任务推理场景。测试发现即便顶级模型如DeepSeek - R1在“高压”下准确率也骤降,该框架能揭示模型差异,为评测提供新范式。
DeepSeek连发两篇论文背后,原来藏着一场学术接力
2026年1月,DeepSeek连发两篇论文,一篇解决信息稳定流动,另一篇聚焦知识高效检索。研究发现其与字节Seed团队存在“接力”,如mHC改进字节Seed的HC,Conditional Memory引用多项工作,梳理关系能助理解论文与架构创新方向。