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教AI「择偶生娃」,复刻自然演化!上交校友提名最佳论文
Sakana AI受自然演化启发提出全新模型融合进化方法M2N2,引入‘择偶机制’让AI‘竞争、择偶、繁衍’。此研究获GECCO 2025最佳论文提名,M2N2表现优于其他算法,还避免‘灾难性遗忘’。
智能体新范式Chain-of-Agents,多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式,结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型(AFM),实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA,效率、泛化性佳。
从BERT到T5再到Qwen3:关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入(GPTE),系统介绍其架构、数据、模型,探讨预训练语言模型(PLM)给GPTE带来的基础能力与高级扩展,还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制:仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型,提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法,发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配,经多基准评测,性能和效率表现优。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践|AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎,截至 2025 年 6 月,在 GitHub 获近 15K Stars,月均下载超 10 万次,被多家行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升,他分享技术、挑战等,6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
揭秘LLM“思考”之谜:推理即“梯度下降”,元学习框架解构训练过程,还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架,从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性,还对比不同训练策略,指出RaML为优化LLM性能提供新思路。
火山引擎 veFuser:面向扩散模型的图像与视频生成推理服务框架
近年来扩散模型在图像和视频生成领域取得突破,但 DiT 模型推理面临计算量大、模型多样、实时性需求等挑战。火山引擎推出 veFuser 推理框架,能在图片和视频生成上实现低延迟、低成本的高质量体验,且未来会持续迭代。
太空算力排队到2030年,这家初创公司不等了:自己造火箭把数据中心送上天
5月11日,太空基础设施Cowboy Space完成2.75亿美元B轮融资,估值达20亿美元。其创始人Baiju Bhatt计划自造火箭,将上面级改造为在轨数据中心。但造火箭门槛高,轨道数据中心面临经济、延迟等难题。
具身机器人抢着砸钱上春晚,投资人回应了
具身智能机器人打响春晚赞助大战,宇树科技、魔法原子、追觅科技等参与。纪源资本管理合伙人符绩勋认为头部公司需高曝光,能获更多商业机会、政府和资本支持。他还分享了对行业估值、出海等问题看法。
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成!新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin,首次实现第一视角视频与人体动作联合生成,攻克视角 - 动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型,通过三大创新设计解决核心难题,实验性能超基线,为多领域应用提供落地基座。