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破解「个性化学习」长尾难题,巧用神经坍缩理论 | ICML 2025

当前个性化学习方法基于数据高质量且类别平衡的假设,但现实教育数据呈不均衡分布。华东师范大学和浙江大学团队在ICML2025提出NCAL方法,将神经坍缩理论引入该领域,解决教育数据长尾分布问题。

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GenEnv:智能体与环境模拟器之间的难度对齐协同进化 | 直播预约

训练高性能 LLM 智能体受限于真实世界交互数据的成本和特性,为此推出 GenEnv 框架,它建立难度对齐协同进化博弈,能让智能体表现提升,减少数据使用量,为扩展能力提供数据高效路径。

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「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元!

大型推理模型有推理能力,但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告,集成探索器,有自主策略和训练工具,实验显示性能强,还指明未来探索方向。

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TDSQL Boundless:AI时代的多模态数据

在AI与数据分析处理技术融合的当下,传统数据库架构面临诸多挑战。腾讯云TDSQL Boundless推出,通过统一架构处理多模态数据。本文从核心架构、关键技术特性及对未来数据平台建设的启示三方面解读。

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Runway深夜炸场:一口气发布5大更新,首个通用世界模型来了

主攻AI视频与多媒体生成技术的独角兽Runway发布5大更新,包括旗舰视频生成模型Gen - 4.5、首个通用世界模型GWM - 1等,展示了其在通用世界模型上的野心,刷新了视频生成指标。

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世界模型炒作了半年,反应速度还不如 VLA?穆尧团队和百度智能云给出最新解法

生成式世界模型用于机器人控制备受争议,因其推理延迟高。上海交通大学 ScaleLab 团队等联合发布 AHA - WAM,解决推理延迟和时空分辨率错配问题,在任务成功率和推理速度上领先,还需系统协同推进落地。

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上交大 × 华为小艺推出LoPA:7B扩散语言模型单样例1000+ tokens/s!

上海交通大学DENG Lab联合华为小艺团队提出无需训练的解码算法LoPA,配合自研的LoPA - Dist分布式推理系统,显著提升扩散大语言模型(dLLMs)的推理并行度和吞吐量,将推理效率推向新高度。

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中大 × MBZUAI重磅开源!A₁:全透明高效 VLA 模型,机器人实时控制成本直降 76% 丨CVPR 2026 Findings

开放世界机器人操作被大模型算力成本和推理延迟难题困住,中大与MBZUAI团队推出全开源的A₁模型,其自适应推理方案降低推理延迟和骨干计算量,性能超主流基线,打破‘高性能=高成本’魔咒。

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AI越会思考,越容易被骗?「思维链劫持」攻击成功率超过90%

独立研究者Jianli Zhao等人新研究发现,思维链劫持攻击通过在有害请求前填充无害解谜推理序列,能对推理模型实现越狱攻击。在HarmBench基准上,对多模型攻击成功率超90%,揭示思维链推理存在新安全漏洞。

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阿里Qwen 3.7 Max:35小时自主编程,Claude跟不上了?

阿里云峰会发布的Qwen 3.7 Max,在优化平头哥芯片推理内核任务中,35小时让推理速度快10倍。它在多基准表现出色,编程、推理、办公自动化全面开花,但闭源且实验室场景与现实有差距。

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