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长文本推理 5 倍提速!面壁MiniCPM4 端侧模型发布,0.5B模型效果秒杀同级
近日,面壁发布 MiniCPM4.0 端侧模型,有 8B、0.5B 两种规模。其在基准测试表现出色,长文本推理提速,缓存锐减,还做了架构创新。此外,面壁有自研推理框架,科学化建模产线,6 月 27 - 28 日 AICon 北京站将探讨 AI 趋势。
告别「想完再做」卡顿!清华StreamingVLA让VLA边想边行动,提速2.4倍
视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿,清华与联想合作提出StreamingVLA框架,引入两项技术实现并行处理,在测试中显著提升效率和流畅度,为VLA模型部署提供新方案。
李曼玲、李飞飞、吴佳俊等联手:评估具身大模型的新范式!
全新的具身模型空间能力评估范式Theory of Space突破传统局限,考察模型在动态环境构建、修正和利用空间信念的能力。该论文被ICLR 2026接收,研究对前沿多模态大模型评测,揭示其空间认知能力边界。
RLinf上新πRL:在线强化学习微调π0和π0.5
近年来,基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术,但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL,提出两种微调方案,在测试平台验证了有效性,目前代码等已开源。
从文本到3D动画:AnimaX重新定义3D动作合成方式
北航与清华推出3D动画框架AnimaX,结合视频扩散模型运动先验与骨骼动画可控性,让任意骨架3D角色自然动起来。其核心方法灵活控制动作,虽有局限,但为3D动画创作打开新局面。
Coding Agent 在百度的落地实践:从反馈闭环到工程范式重构
本文整理自百度文心快码研发经理牛万鹏演讲,介绍了Coding Agent在百度的落地实践。包括落地成效、Agent Loop框架问题、Feedback Loop构建、Benchmark评测及Agent Engineers理念,还提及企业级Agent落地的工程问题。
CMAME | 香港理工大学周原野、周恺等:面向清晰几何边界工程优化的拉格朗日拓扑物理信息神经网络
近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域,但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架,将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器,提升了优化结果的可制造性与精度。
分享一个我用了2年的深度研究Prompt,半小时帮你搞懂任何陌生领域。
作者分享用了2年的深度研究Prompt,即横纵分析法。该方法结合社会科学和语言学经典视角与商业分析思路,有Prompt和Skill版本且已开源。虽有局限,但能半小时帮人建立认知框架,助其快速入门陌生领域。
刚刚,腾讯姚顺雨署名首篇论文发布,「下半场」先搞上下文学习
腾讯混元团队和复旦联合团队发布姚顺雨署名首篇论文《CL - bench》。论文证实模型在上下文利用上有能力短板,还构建了CL - bench评测基准,评估发现前沿模型在上下文学习上表现差,未来要让上下文学习走向现实。
手机跑推理模型:Liquid AI发布仅需900MB内存的LFM2.5-1.2B-Thinking
Liquid AI发布LFM2.5 - 1.2B - Thinking推理模型,仅需900MB内存就能在手机运行。它专为简洁推理训练,性能提升明显,多数性能基准超Qwen3 - 1.7B,在多平台表现佳,还支持主流推理框架。