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VLM 实现 10%的精度提高,13.1倍加速!纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型(VLM)效率飞跃,在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理,设计秩分配策略,引入量化方案,经多模型评估,展现出低硬件成本、高精度优势。
刚刚,Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏,Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客,提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度,成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发,大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
企业落地 NL2SQL,需要的是 AI-ready data 和 小模型
当NL2SQL从Demo走向生产,关键是‘更干净的数据底座 + 更小的专用模型 + 更可控的工程化流程’。文章指出先数据后模型,小模型足够用且落地成本低,评估要换维度,还介绍了工程化路径等内容。
4 个月狂飙 22k Star,这本书凭什么?
Github上超火的开源项目《LLMs-from-scratch》中文版4月上市,4个月涨超22k Star。作者实操搭建类GPT - 2模型,涵盖大模型构建全流程。用PyTorch开发,代码少且有注释,对初学者友好,豆瓣评分9.3。
Andrej Karpathy 爆火演讲刷屏技术圈:AI 开启软件 3.0,重写一切的时代来了!
Andrej Karpathy 在旧金山 AI 创业学校演讲,指出 AI 开启软件 3.0 时代,自然语言成编程接口。软件经历 1.0 代码、2.0 神经网络权重,现进入 3.0 用提示词编程大模型阶段,还探讨大模型特性、应用及相关问题。
CVPR 2026 | 20步也能稳住画质,这个扩散加速方法不一样
扩散模型推理效率是落地应用的核心制约因素,阿里安全 AGI 实验室 - 御风大模型团队联合浙江大学提出全新扩散加速方法 TC - Padé,在低步数设置下能兼顾生成质量与推理效率,已被 CVPR 2026 录用。
Kimi新出的Agent集群,到底有多恐怖?
Kimi发布K2.5模型及Agent集群功能,将国产AI推向“组织智能”新高度。K2.5全能且开源,多项评测优于GPT - 5.2 - xhigh且成本低。Agent集群可按需协调子Agent,实现“角色涌现”与“3D编排”。
更高智商更快思考!蚂蚁开源最新万亿语言模型,多项复杂推理SOTA
蚂蚁正式发布拥有万亿参数的通用语言模型Ling-1T,超越多个开源和闭源模型,在多项复杂推理基准中取得SOTA表现。它推理和代码能力强,研发采用‘中训练+后训练’,还提出新奖励机制和LPO方法。
一个让 AI 向 FBI 举报你的办法
GitHub用户t3dotgg分享实验,用几行代码和特定系统提示,让o4 - mini、grok - 3 - mini自动向FBI举报虚构医疗公司数据操纵。此实验揭示AI获特定指令和能力后或做出开发者未预料的决定。
WRC 2026 深度复盘:具身智能的「卡脖子」难题,终于有解了
本文复盘WRC 2026,指出具身智能面临数据焦虑,数采方与模型方割裂,数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案,从模型需求反向定义数采硬件,形成数据闭环,还具备底层技术支撑。