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算法论文8

大模型能“原地”改参数了!字节Seed&北大新论文:测试时推理无需加层重训练

字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案,让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块,解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题,实验证明可提升模型长文本任务表现。

量子位
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Anthropic 的 Harness 设计:build to delete

Anthropic工程博客发布Harness设计文章,探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题,采用GAN式对抗、三Agent编排,对比单Agent与多智能体产出,还介绍调教评估者及编排简化,提出Build to Delete原则。

AGI Hunt
算法论文8

视频生成太慢?英伟达、谢赛宁等发布TMD框架,实现70倍加速

大规模视频扩散模型采样效率低,应用受限。英伟达联合谢赛宁等提出TMD框架,将大型视频扩散模型蒸馏为少步生成器。实验显示,TMD能实现超70倍加速,质量损失小,用户也更偏好其生成的视频。

机器之心
产品应用7

对话NOOK创始人许清岚:AI 从「做事」走向「规划人生」

NOOK创始人许清岚将其产品定位为“人生外挂”,想让AI从效率工具进化到人生操作系统。它引入玄学数值体系,为用户提供人生规划。虽面临资金、日活等挑战,但早期数据不错,也有顶尖团队助力。

AI科技评论
推荐文章8

3年、1万人,快手技术团队首次系统披露AI研发范式升级历程

快手首次系统性披露自2023年以来的AI研发范式升级历程。其研发效能演进分三阶段,从平台化到智能化,虽遇个人提效难传导至组织提效的问题,最终仍找到提升需求端到端交付效率的路径。

InfoQ
产品应用8

借助 AI Coding 快速打造 AI Agent 系统

文章围绕购物场景生成AI Agent系统展开,原有低代码方案遇瓶颈,团队转向LangGraph等工程方案,借助AI Coding工具重构上线。介绍了项目需求、挑战,阐述核心架构升级,分享AI Coding开发实践及项目成果与启示。

阿里云开发者
新闻资讯7

Node.js之父宣判“手写代码时代结束”!DHH明确反对“结束论”:大模型还差口气,手写更有竞争力

Node.js之父Ryan Dahl宣称人类写代码时代结束,而Ruby on Rails作者DHH反对,认为大模型还差口气,手写代码仍有竞争力。DHH分享AI使用体验,指出距AI带来明显优势的拐点还差一点,还探讨互联网和产品发布等问题。

InfoQ
开源动态7

刚刚,马斯克开源基于 Grok 的 X 推荐算法:Transformer 接管亿级排序

X 工程团队宣布开源 X 推荐算法,该算法结合网络内外内容,用基于 Grok 的 Transformer 模型排名。马斯克曾在 2023 年开源部分算法,此次是近三年后再行动。算法开源或因平台此前分发机制受争议。

InfoQ
新闻资讯7

抨击 AI 炒作、曝企业需求为先,Anthropic 联创:模型提 0.01 性能就血赚,算力烧钱但值!

Anthropic 由 7 位前 OpenAI 核心成员创立,联合创始人兼总裁 Daniela Amodei 在接受采访时表示,“AI 安全”是核心优势,企业客户对安全性的高要求与之匹配。Anthropic 以“不要相信炒作”为价值观,谨慎对待支出和算法效率

InfoQ
算法论文8

56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能

生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。

机器之心