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告别微调时代:拖拽式LLMs实现12000倍加速适配,输入描述,秒级定制LLM,效果、速度全面超越

传统高效微调技术成大规模部署瓶颈,论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD),仅需输入目标任务未标注提示,即可秒级生成适配的LoRA权重,实现LLM秒级免训练适配,效率、性能和泛化性上均有突破。

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击败 GPT-5!理想汽车开源 RubricHub:大模型开放生成从此有了专业裁判

理想汽车基座模型团队联合高校发布RubricHub数据集,解决开放式任务评价难题。该数据集可将主观评价转化为量化标准,经其训练的Qwen3 - 14B小模型在医疗基准测试中超越GPT - 5。

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马斯克xAI又融了200亿美元!老黄说到做到投了更多

刚开年,马斯克的xAI完成E轮融资,达200亿美元超预期。英伟达和思科等继续支持,其估值预计从500亿涨至2000多亿。还公布《xAI 2025年终总结》,Grok 5正在训练,传闻一季度推出。

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医生版 ChatGPT 3 年估值 60 亿美金,被低估的 AI 硬件新玩法:相框

OpenEvidence被称为医学领域的Google和医生版ChatGPT,成立3年估值达60亿美金。它用高质量数据训练小而专模型,有“无幻觉”机制,直接面向医生推广,产品进化为临床决策助手,收入来自制药广告。

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从6人日到1人日:一次AI驱动的客户端需求开发实战

文章分享AI驱动客户端需求开发实战,从实践活动汇总AI Coding问题,给出解决建议。以穿搭动态框架需求为例展示开发过程,对比效率提升300%,还探讨需求拆分、Prompt编写等问题,介绍业务开发范式

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高性能计算群星闪耀时

文章介绍高性能计算(HPC)对大模型的重要性,回顾中国HPC发展历程,讲述清华高性能所郑纬民等学者贡献,还提及团队在大模型训练、推理、存储等方面成果,以及类脑计算等新探索。

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算法论文8

ICCV 2025 | SeaS: 工业异常生成+正常合成+精准掩码大一统框架,指标全面碾压SOTA

华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS,依托U-Net,只需1 - 3张训练样本,单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注,突破现有方法局限,在主流数据集上超越SOTA。

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刚刚,ARC-AGI-3发布!人类100分,最强AI零分

ARC Prize发布ARC - AGI - 3预览版,测试范式从静态谜题到交互式游戏。新引入交互式推理基准测试,人类轻松通关,最强AI却全军覆没。但测试引发社区质疑,奖金设置也遭吐槽,且存在体验和技术问题。

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DeepSeek揭秘o1后,小红书似乎破解了o3的技术路线,还开源了~

OpenAI闭源后,大家不知其先进模型技术路线,解密成重要任务。DeepSeek R1年初开源后引发关注,小红书团队核心贡献的论文似破解o3谜题,还开源模型等,为训练调优提供可行路线。

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AI无师自通,搞定所有家务!π0.5突破泛化极限,UC伯克利系出品

具身智能最大挑战是泛化能力,美国具身智能公司Physical Intelligence推出π0.5 VLA模型,通过异构任务协同训练实现泛化,可在全新家中执行各种家务,虽有不足但向广泛泛化物理智能迈进。

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