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极简主义的胜利:清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构,仅用单阶段训练和固定超参数,在1.5B模型上刷新性能纪录,计算量仅为复杂方法50%,挑战了复杂技术堆叠现状。
具身智能算法哪家强?RoboChallenge见真章!全球首个大规模真机算法评测平台来了
Dexmal原力灵机联合Hugging Face推出RoboChallenge项目,它是全球首个大规模、多任务的真实物理机器人基准评测平台。该平台创新采用‘远程机器人’架构,有30项真实任务基准集等,已验证多种算法表现。
思维链可无限延伸了,MIT等打破大模型上下文天花板
MIT等机构提出新架构Thread Inference Model(TIM),配合专用推理引擎TIMRUN,把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务,让模型突破输出窗口限制实现长程推理,实验验证了其性能。
开放世界任务成功率82%!美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型,引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%,远超现有方法,为通用机器人控制提供新思路。
揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型:vivo AI 团队实战经验分享|AICon
在 InfoQ 举办的 AICon 大会上,vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战,从数据处理、模型计算等方面提出优化策略,还展望 AI Infra 未来发展方向。
黄仁勋:芯片公司的时代已经结束了,现在是 AI 工厂的时代
Lex Fridman 采访黄仁勋,黄仁勋谈对 AI 行业理解,认为 AI 是工业产品,NVIDIA 像建 AI 工厂。还提及算力是智能扩展关键,计算从检索转向生成,Token 细分市场,以及公司组织、架构、开源等多方面观点。
美团智能体SOTA模型LongCat-Flash-Thinking-2601开源
美团龙猫团队开源智能体推理模型LongCat - Flash - Thinking - 2601,总参数5600亿。该模型在多方面有卓越表现,团队通过构建数据、模拟环境、采用强化学习策略及设计高效架构等,使其比肩闭源模型。
3A大作!阿里ROLL团队从基建->算法->机理,推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架,推动「强化学习用于大语言模型(RL4LLM)」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率,AsyPPO降低计算资源消耗,Attention机制提升训练效率与可解释性。
震撼实锤!清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱:AI优化器为何名不符实?
为降低大模型预训练成本,近年新优化器频出,宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷,对比不同缩放范式加速差异,给出优化器设计见解,证实严格基准评测必要。
OmniHuman-1.5:让数字人拥有“思考”的视频生成新范式
现有视频数字人模型难捕捉角色本质,字节提出 OmniHuman - 1.5 框架。其核心创新是用 MLLM 提供语义引导、提出多模态 DiT 架构和伪末帧设计,使模型融合多模态信号,生成高质量角色动画。