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训具身模型遇到的很多问题,在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰,分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集,还介绍鹿明产品FastUMI Pro,及其数据采集、模型训练生态。
让AI打游戏!能玩1000多款游戏,英伟达用4万小时视频训练出通用基础模型NitroGen
NVIDIA发布NitroGen模型,利用40000小时带按键显示的游戏视频,构建视觉-动作数据集,训练出能玩超1000款游戏的通用基础模型,在跨游戏泛化和微调任务中表现卓越,为具身智能发展提供新思路。
火线解析MiniMax招股书!全球领先大模型成本只有OpenAI 1%,果然拳怕少壮
上海大模型独角兽MiniMax通过港交所聆讯冲刺IPO。它是全球化AGI科技公司,全模态能力领先且成本低。技术上各模态模型表现出色,采用“模型即产品”模式获客,财务业绩向好,团队年轻高效。
装机量超2000万、全球主流GPU与AI框架“开箱即用”!OpenCloudOS成AI时代优先选项
在大模型训练迭代快、算力需求高但 GPU 利用率低、生态碎片化的背景下,2025 OpenCloudOS 操作系统生态大会举办。OpenCloudOS 围绕 AI 升级技术,构建能力闭环,还发布智能基座,降低产业链技术摩擦。
X爆火Overleaf科研辅助神奇PaperDebugger
当下学术写作借助大语言模型辅助时,流程繁琐且上下文易丢失。新加坡国立大学团队推出的 PaperDebugger 是基于插件的多智能体系统,寄生在 Overleaf 编辑器内,可完成多任务,解决现有工具不足。
Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立,大模型改变特征工程等,还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。
刚刚,OpenAI发长文:找到缓解LLM撒谎的方法!
Google发布Gemini 3 Deep Think,ARC - AGI - 2准确率高且采用并行推理技术。OpenAI发长文《通过忏悔训练大型语言模型诚实性》,介绍缓解LLM撒谎的忏悔训练法、实验结果等,也指出其局限。
Voices 能够让 Java 应用程序快速实现文本到语音转换
Voices 是开源文本转语音项目,为 Java 17 及以上应用设计,无需外部 API 或手动安装软件。可按字典或 OpenVoice 为不同语言生成音频,其使用 ONNX Runtime 加速,还介绍了使用方法和配置。
一边秀肌肉,一边设围墙,NVIDIA 发布 OmniVinci,性能碾压 Qwen2.5-Omni,却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大语言模型 OmniVinci,结合架构创新与数据合成流水线,训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一,却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证,引发争议。
推翻「预测下一个token」范式!微信AI新研究:把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM,把token打包成连续向量,让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤,在平衡性能和计算成本时性价比更高。