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华为诺亚发布ScaleNet:模型放大通用新范式

华为诺亚方舟实验室等团队提出 ScaleNet 方法,创新性地用少量额外参数量将模型深度扩展一倍。结合层级权重共享和轻量级适配器技术,在视觉和语言任务上验证了有效性,提升了模型性能。

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23岁零基础用AI编程月入5000+:一个00后的淘宝变现实战

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LinearRAG:一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法

研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法,原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架,有三大核心创新,在四大基准数据集上全面超越现有方法,代码和数据已开源。

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Character AI和耶鲁大学团队推出开源模型OVI,它采用双骨干交叉模态融合架构,让音视频同步生成。其架构对称,用旋转位置嵌入技术对齐时间,训练策略分步进行,生成效果佳,为开源音视频生成提供新路径。

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Meta提出数据筛选的理论:何时“少即是多”成立?

Meta针对机器学习领域‘少即是多’悖论提出理论框架,用高维统计等方法推导测试误差缩放定律,揭示数据筛选‘相变’条件,为实践提供指导,还重新定义‘数据效率’意义。

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百度凭借剧本驱动多模协同的高拟真数字人技术打造数字人“老罗”直播带货,GMV达5500万+。该技术在2025年世界互联网大会乌镇峰会获领先科技奖。它让数字人协同多方面,已落地多行业提效显著。

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扔掉人工公式:快手EMER框架,用“会比较、自进化”的模型重构短视频推荐排序

过去十年,推荐排序多依赖人工设计公式,但此模式遇瓶颈。快手策略算法团队提出 EMER 框架,用“会比较、能进化的 AI 模型”重构短视频推荐排序,在快手主 App 和极速版效果显著,还为行业提供解决方案。

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