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DINOv3是突破性自监督视觉基础模型,其创新围绕数据与模型协同扩展、Gram锚定技术、多阶段训练策略。它解决传统自监督学习难题,在多任务上无需微调达最优,为计算机视觉树立新标杆。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
ICDE 2026 | 从匹配困境到推理突破:阿里REG4Rec 激活生成式推荐的个性化潜力
阿里国际智能技术团队提出生成式推荐模型 REG4Rec,从表征学习、训练目标和推理策略层面设计,提升推理能力与稳定性。离线实验表现优,已在 Lazada 部署,带来显著商业收益,成果被 ICDE 2026 接收。
Claude 4 核心成员访谈:提升 Agent 独立工作能力,强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效,如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向,如用户与多模型交互、模型可解释性等,认为未来会有白领 AI 员工。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元!
大型推理模型有推理能力,但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告,集成探索器,有自主策略和训练工具,实验显示性能强,还指明未来探索方向。
太抓马了!马斯克OpenAI开庭,硅谷巨富互揭老底像极了村口吵架
马斯克与OpenAI的世纪庭审爆点不断。马斯克承认xAI用OpenAI模型训练Grok,且庭审中六次失态;OpenAI也有黑料,如Brockman日记暴露其私下盘算。目前风向对马斯克不利,后续还有奥特曼等证人登场。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化:PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记,介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新,还对比多模型架构,展示推理服务架构性能特点与优化策略,以及各技术工作流程和效果。
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测,以多种对象构建智能流场预测网络架构,发展耦合求解方法,剖析核心要素影响,提出多个创新模型和策略,还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
MoE推理「王炸」组合:昇腾×盘古让推理性能狂飙6-8倍
在通往AGI进程中,MoE模型成大模型推理提效关键。华为推出Pangu Pro MoE 72B模型,经多方面优化,推理性能提升6 - 8倍。还采用多种策略和算法,在昇腾不同平台展现卓越性能,为大模型落地提供支撑。
AI Agent 距离真正替人「全自动办公」,还有多远?
Meta、微软和 xAI 被曝监视员工操作来训练 AI,原因是真实办公中 AI Agent 表现不佳。SaaS - Bench 评测显示顶级大模型表现糟糕,智能体存在长周期任务脆弱、跨应用错误放大等问题,未来 SaaS 软件或需为 Agent 重新设计。