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EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相,有比“您好”高2.6倍的token?

近年来,大型语言模型虽成功,但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题,定义PoC Token,开发PoCDetect和PoCTrace工具,揭示LLMs训练数据污染情况。

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最新研究揭示视觉模型与人脑的对齐机制

FAIR与巴黎高等师范学院通过训练自监督视觉Transformer模型(DINOv3),评估脑 - 模型相似性。发现模型大小、训练数据量和图像类型影响相似度,DINOv3学到的表征会逐步与人脑一致。

量子位
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耶鲁等团队联合发布首个虚拟细胞Agent,可自动设计出先进的模型

耶鲁等团队发布首个多智能体系统CellForge,可自动化设计虚拟细胞模型。它能输出模型架构和代码,有跨模态能力,性能超多个领域代表性模型,可降低科研门槛,加速药物研发。

力学与人工智能
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腾讯 CodeBuddy IDE 如何成为一个“全栈高级工程师”?

腾讯 CodeBuddy IDE 海外版开启内测,国内版预计 8 月上线。它定位‘下一代 AI 全栈高级工程师’,内置 4 个智能体,助力全链路研发。腾讯内部超 43% 代码由 AI 生成,编码时长缩短 40%。

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150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法

文章基于业务实践,总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法,为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构,分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法,还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。

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OpenAI被曝IMO金牌「造假」,陶哲轩怒揭内幕!

OpenAI高调宣称摘下IMO数学金牌,却被组委会内部人士爆料未与官方合作、无视规则提前官宣。菲尔兹奖得主陶哲轩暗指其成绩存疑,网友也不满其炒作。UCLA教授认为大模型短期难取代数学家。

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简单了解下CUDA Green Context

文章基于Flashinfer实现介绍CUDA Green Context,它在CUDA 12.0+引入,能实现资源隔离、降低多线程性能损失、提高GPU使用率。还给出使用方法及代码示例,不过测试性能未达预期,需关注后续发展。

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研究显示:AI 并没有提升编程效率,它反而让你变慢了19%

METR研究显示,16位资深开发者在真实项目测试中,使用AI工具效率降低19%。分析发现,编写提示词、等待响应等耗时多,保留代码仅44%。研究指出多因素致效率低,网友看法不一。

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Meta为他豪掷2亿美元,上交校友庞若鸣,晒出在苹果的最新论文

苹果基础模型团队负责人庞若鸣即将加入Meta,Meta为其开出2亿美金天价。7月9日庞若鸣宣传在苹果参与的研究《AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure》,介绍了AXLearn系统优势、架构、实验评估等。

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突破全模态AI理解边界:引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度

在多模态大语言模型应用多元的当下,对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2,解决现有推理路径问题,其相关代码等开源,在多基准数据集成果突破性领先。

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