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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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SGLang 确定性推理实现技术细节笔记

文章围绕SGLang确定性推理展开,介绍其启用方式,详述批次不变性原理与Batch Invariant Ops实现,如Matmul Persistent Kernel设计;还阐述确定性采样、Attention Backend配置、AllReduce改动等,给出环境变量及测试脚本,有完整解决方案。

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「从追赶者到引领者,路有多远?」 我们和CANN一线开发者聊了聊

AI浪潮下,硬件竞争转向软件等生态之战,华为昇腾及其CANN站在变革前沿。本文与开发者对话,探讨CANN开源意义、早期挑战、演进及未来战略,开源将带来技术透明、生态赋能等红利。

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以「场景」定义算力:AI时代,通用算力不只“通用”

当AI狂欢席卷全球,阿里云和AMD通过‘一芯三用’重新定义AI时代算力选型逻辑,从‘参数崇拜’回归‘业务本质’。联合发布三款基于AMD Zen 5架构‘Turin’处理器的全新ECS实例,精准匹配不同业务场景需求。

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华为发布如何利用RL训练强大的Deep Research Agent综述!

华为技术团队发布综述论文,首次系统性梳理利用强化学习(RL)训练强大的深度研究代理。论文指出传统SFT和DPO方法有局限,RL优势明显,还在数据构建、算法设计等方面给出进展与路线图。

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字节跳动开源超强USO模型,AI绘图六边形战士来了

在AI图像生成领域,风格和主题驱动的图像生成一直脱节。字节跳动智能创作实验室推出USO模型,构建海量数据集,设计两阶段训练法,引入风格奖励学习范式,化解此难题,且已全面开源。

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Hinton突然对AGI乐观了!“Ilya让他看到了什么吧…”

Hinton接受独家访谈,将AI风险分短期和长期,认为长期是AI接管人类。他观点大转变,从“养虎为患”到提出赋予AI“母性本能”实现共存,还批评马斯克和奥特曼,看好AI医疗应用。

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苹果新研究:不微调、不重训,如何让AI提问效率暴增6.5倍?

苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法,能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍,无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架,通过三重智慧设计,经测试全面超越基准方法,或开启‘智慧对话’时代。

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吴恩达最新来信:是时候关注并行智能体了

吴恩达在最新来信中指出,并行智能体正成为提升AI能力新方向,多个agent协作能高效处理不同任务。相比依靠数据和算力提升性能的方法,并行agent提升性能同时无需用户久等,且大模型token成本下降使其可行。

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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。

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