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对话际数科技联创:质量赛道的先驱者,要做空间数据的「精炼厂」

本文是对际数科技三位联合创始人的访谈。在具身智能时代数据采集火热但数据荒严重背景下,际数关注数据质量,其以测绘背景为底气,用‘一张图、一把尺、一个飞轮’搭建技术护城河,打造质量因子库,还创新训练质量模型,有稳定商业路径。

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Sora 2 惊现 LLM 推理能力,视频生成模型也能搞推理?

Sora 2在科学推理基准测试中获55%成绩,虽不敌GPT - 5,但一个视频生成模型能做推理令人惊讶。Epoch AI实验发现其可能借LLM重写提示词答题,网友也证实背后或有GPT - 4o等处理。此外,Google研究显示视频模型经大量训练或有推理能力。

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Unsloth-MLX:在Mac上微调LLM,代码无缝迁移到云端GPU

对于Mac用户,在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX,基于MLX框架,让Mac用户本地高效微调大模型,改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端,还介绍项目特点、状态等。

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5大维度、4类模态:LLM/Agent数据分析技术全景图

文章分享《LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey》,上交大、清华、微软等将「LLM/Agent 当数据分析师」技术拆成 5 大设计维度与 4 类数据模态,给出 100+ 代表性方法等,还介绍不同数据类型的分析技术。

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Anthropic让AI先读员工手册再上岗:失控率从54%降到7%

Anthropic最新研究「模型规范中期训练」(MSM)显示,相同训练数据配不同行事原则,模型表现不同。MSM在预训练和对齐微调间加中间阶段,让模型读规范文档理解准则,在特定实验中,将Agent失控率从54%降到7%。

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多模态AI与文档解析兴起,传统OCR解析复杂文档常出错。字节跳动开源多模态模型Dolphin,通过两阶段机制精准解析,有多种功能,安装使用友好,适用于多场景,降低了复杂文档解析门槛。

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LeCun的世界模型单GPU就能跑了

LeCun世界模型有新进展,开源极简训练方案LeWorldModel,单GPU就能跑,基于JEPA架构,速度快、参数小、控制强且懂物理,完胜此前JEPA方法,训练更简单。

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清华和 Qwen 最新论文《VLM4VLA: Revisiting Vision - Language Models in Vision - Language - Action Models》测试 24 个 VLM 模型,构建极简 VLM4VLA 测试,发现 VLM 通用能力与机器人操控能力‘零相关’,还揭示视觉编码器短板。

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