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前谷歌架构师、MatX CEO Reiner Pope在访谈中从基础逻辑门讲起,推导芯片架构,指出芯片大部分成本花在搬运数据上,还探讨乘加运算、脉动阵列等原理,以及时钟周期、FPGA与ASIC差异等内容。

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BOSS直聘楠北阁团队发布3B轻量端侧小模型Nanbeige4.1-3B,性能震惊海外开发者。团队从多方面改进,如优化推理和偏好对齐,重构训练数据,采用多种强化学习算法,使其性能比肩大模型。

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谷歌痛失王座?港科大贾佳亚团队DreamOmni2开源,超强P图暴击Nano Banana

港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2,该模型基于FLUX Kontext,能处理多参考图像,在多模态编辑与生成上表现出色,超越谷歌Nano Banana等模型,还构建了新测试集与数据构建范式。

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反转!LeCun刚转发「全球最快开源推理模型」,ETH苏黎世就直接打假

上周,MBZUAI与G42等开源号称「全球最快的开源AI推理模型」K2 - Think,引发广泛关注,图灵奖得主Yann LeCun也转发相关推文。但三天后,ETH苏黎世研究员发文指出该模型存在数据污染、评估方式不合理等问题。

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Meta与Scale AI合作出现问题

Techcrunch消息,Meta向Scale AI投资143亿美元并招揽其高管运营超智能实验室,合作仅两月就出问题。人事有变动,TBD Labs与Scale AI对手合作,有人认为其数据质量低,Meta否认,投资开局或不利。

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xAI起诉前员工Xuechen Li窃取商业机密,指控其复制代码库,可能使对手受益。业内专家认为大模型核心竞争力不全在代码,xAI可通过加强管控、研发等修复竞争力,还探讨了数据防泄漏系统问题。

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打破具身世界模型可执行性鸿沟 !港中深-跨维智能团队提出EVA框架,用强化学习让视频世界模型真正“动”起来

近期,利用视频生成模型为机器人构建“世界模型”成热门路线,但存在“可执行性鸿沟”。港中深 - 跨维智能团队提出 EVA 框架,用强化学习优化视频生成,实验显示其能提升视觉规划、仿真任务成功率及真实部署稳定性,还有数据合成潜力。

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The Batch: 872 | 机器藏羚羊混入羊群

中国科学院联合云深处科技等,将云深处科技的 X30 型四足机器人伪装成藏羚羊,引入可可西里保护区藏羚羊群,在不打扰它们的情况下进行观察。该机器人适应复杂地形和极端环境,还能跟踪羊群并传输数据

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