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具身智能一步踏入Scaling Law!10B+基础模型,27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0,参数量10B+,专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law,能力可扩展,有和谐推理等特性,在多方面有突破,成果备受赞誉。
AI 编码效率 x10,Bug 风险也 x10
亚马逊工程师 Joe Mag 分享团队用 Coding Agent 使代码产出效率提 10 倍,但 Bug 风险也放大 10 倍。介绍‘Agentic Coding’工作流,还给出借助 AI 做‘风洞测试’、升级 CI/CD、升级决策和沟通系统等建议。
NeurIPS 2025 | ARGRE框架实现高效LLM解毒:自回归奖励引导,安全对齐更快、更准、更轻
北航等机构研究提出自回归奖励引导表征编辑(ARGRE)框架,在LLM潜在表征空间可视化毒性变化路径,实现测试阶段高效“解毒”。实验显示其降低毒性、缩短推理时间,不影响模型能力,优于基线方法。
OpenAI以为GPT-5搞出了数学大新闻,结果…哈萨比斯都觉得尴尬
OpenAI研究员宣称GPT - 5找到10个厄尔多斯数学难题解法,引发全网震动。但DeepMind CEO哈萨比斯指出是营销过度,GPT - 5只是搜到已有答案。OpenAI已删稿,此前GPT - 5有一定数学解题能力。
AI当员工,24小时不休息,17天干完人类数年活!
劳伦斯伯克利国家实验室正将人工智能、自动化技术和数据系统融入科研,构建“人机共生”科研生态。像A - Lab、Autobot等工具发挥重要作用,AI还让大科学装置更智能,实现实时决策,开创“AI设计,实验验证”模式。
给企业应用注入AI:架构师需关注的3大工程挑战与9种设计模式
文章指出企业常将AI引入现有应用,集成时要考虑系统风险。介绍架构师需关注的3大工程挑战及9种设计模式,含可用性、性能、安全增强相关模式,助企业让AI应用从“能用”变“好用”。
挑战Claude4的8B Agent!NUS提出AgenTracer:面向多智能体系统的失败归因
随着大语言模型发展,多智能体系统潜力大但失败率高。新加坡国立大学等机构研究者提出AgenTracer框架,构建标注管线、设计轻量级追踪器,在失败归因任务上超大型闭源模型,还能助力系统自我提升。
博士宿舍激情脑暴,革新了Scaling Law?Qwen和浙大联手推出新定律,直接干掉95.5%推理内存!
近日,阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale,可在不增参数下提升大模型能力,推理效率更高。它通过引入并行流实现,在数学、编程等任务表现佳,适合边缘设备,代码已开源。
如何重现 DeepSeek 推理性能突破
DeepSeek-V3 是热门开源大模型,采用大规模 MoE 架构,优化推理性能是工程难点。阿里团队在 RTP - LLM 完成优化,对齐其推理系统性能,分享关键技术、不足与思考,还提及对 Qwen3 模型的优化策略。
世界模型评测的最大盲区,被这个新基准捅破了
过去一年,‘世界模型’成视频生成领域热词,厂商强调产品要模拟真实世界运行规律,但业界评测一直未能精准检验其‘物体恒存’的认知能力。为此,研究者提出新基准MemoBench,测试了主流模型,揭示其短板。