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谢赛宁REPA得到大幅改进,只需不到4行代码
Adobe Research等团队对REPA展开研究,发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA,代码不到4行,能提升REPA收敛速度,在多方面表现出色。
万万没想到,大学生都开始拿AI来养猪了
夸克在中国人民大学分享会曝光大学生使用情况,每10个大学生中有7人用夸克,AI渗透率达80%。学生不仅用其学习,还用于生活。不过夸克高考曾出现信息错漏,后已修正。
一篇200+文献的视觉强化学习技术最新综述
NUS、浙江大学和香港中文大学对强化学习与视觉智能交叉领域进行系统梳理,归纳200余篇工作为四大主题支柱,剖析算法等进展,提炼关键趋势,还介绍LLM的RL方法、视觉RL阵地等。
Anthropic 反杀 OpenAI,LLM 企业市场新格局
Menlo Ventures 报告显示,Anthropic 超越 OpenAI 成企业 LLM 市场新王者。代码生成成杀手级应用、强化学习成扩展路径、Agent 时代到来支撑其胜利。企业重性能,支出从训练转向推理。
斩获20K星!再见PDF排版噩梦,这个开源神器让文档处理爽到飞起!
MinerU是上海人工智能实验室推出的开源数据提取工具,能将多模态文档解析为Markdown,支持精准提取图片、表格、公式,具有多语言支持、高性能等特点,应用场景广泛,还开源免费。
Scaling没有墙!Anthropic CEO:AI实验室真相远超公众想象
Anthropic CEO Dario Amodei在摩根士丹利会议称Scaling Law未撞墙,2026年将激进加速。他用棋盘稻米寓言比喻,称当前处第40格,前39格增长只是前奏。还透露代码生成是AI能力爆发指标,Anthropic或在RSI取得进展,且重视人才文化。
清华开源一批「学习虾」,免费的「AI 私教团」来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC。它能将技术文档转化为学习课堂,还能解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台,应用不断迭代,OpenMAIC功能强大,边界不止于课堂。
面向 AI Agents 的高性能数据基座:架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上,晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战,提出多模态数据基座设计目标,并介绍工程实践,证明传统架构有 CPU 瓶颈。
我用MiniMax Agent开发了个带后端的全栈网站,全程0代码
2025年Agent成AI领域焦点,大厂纷纷布局。作者测试MiniMax Agent,发现其有四大特点:深度研究和上下文管理强,多模态输出出色,编程能力超预期,能执行定时任务,还能开发带后端的全栈网站。
千万级标注成本归零!CVPR 2025清华团队成果:相机的“自运动”就是最好的老师
以往空间音频模型受限于采集条件和标注成本,清华和密西根大学团队在CVPR 2025给出新路径,利用相机自运动作监督信号,让模型从互联网视频学三维空间音频感知,成果入选会议Highlight。