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多模态模型学会“按需搜索”,少搜30%还更准!字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略

字节与NTU优化多模态模型搜索策略,通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制,用强化学习训练模型,使其按需搜索。实验显示,MMSearch - R1系统少搜30%还更准,为多模态大模型发展提供洞见。

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具身AI当立!这是我分析完7篇最新Paper得出的结论~

作者分析7篇来自蚂蚁、小米、高德的具身AI论文,认为行业要变天。蚂蚁打通全链路并开源,小米让VLA在消费级显卡跑,高德重构数据和架构。具身AI正从‘手工业’走向‘工业革命’。

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比传统方法强7倍:Anthropic物理隔离危险知识,重塑大模型安全训练范式

Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术(SGTM),在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除,实现安全性与通用能力更好平衡,抗恢复性是传统方法7倍,还能处理未标记危险数据

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学生3年投稿6次被拒,于是吴恩达亲手搓了个评审Agent

机器学习大佬吴恩达为投稿屡被拒的学生,做了免费AI论文评审智能体。它在ICLR 2025审稿数据训练,与人类审稿相关系数达0.42,能按会议风格评审,还提修改建议,可体验。

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人工智能驱动的科研新范式及学科应用研究

文章指出AI驱动的科研新范式通过数据、算力、算法深度耦合嵌入科研全过程,引发多方面变革。总结其特征与演化方向,分析学科应用要求与成功案例,还提出我国推动AI科研应用的启示与建议。

力学与人工智能
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英伟达护城河被AI攻破,字节清华CUDA Agent,让人人能搓CUDA内核

近日,字节跳动Seed团队和清华AIR的CUDA Agent引发轰动。它能编写经优化的CUDA内核,性能超torch.compile等。研究发布CUDA - Agent - Ops - 6K数据集,介绍系统管线设计、训练流程,实验结果佳,但有未对比复杂编译器等局限。

机器之心
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刚刚,马斯克开源基于 Grok 的 X 推荐算法!专家:ROI 过低,其它平台不一定跟

马斯克时隔近三年再次开源X推荐算法,该算法基于Grok,采用端到端学习预测用户兴趣。不过有争议认为这或是因现实压力。专家称其ROI低,其他平台不一定跟进,且此次开源对学术研究价值不大。

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上帝视角!DeepMind提前5天锁定Melissa,强度预报不再靠天

飓风Melissa来临前,DeepMind算法提前5天预言其强度变化。该模型用两类数据训练,能生成多种未来场景,在路径和强度预测上优于传统模型,已被NHC投入实战,但AI不能理解灾难,人类仍需做决策。

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700 美金买“真情”?AI情感类产品爆火背后:卖的不止是陪伴,而是年轻人的孤独

文章指出当下人们压力与孤独感加剧,AI情感陪伴类产品成宣泄口,如字节跳动、卡西欧都有相关产品。从业者Jammie认为产品外观要从熟悉形象切入,核心是持续供给情感价值,还介绍了其公司产品设计与商业模式。

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腾讯混元推出首款开源混合推理模型:擅长Agent工具调用和长文理解

6月27日,腾讯混元开源首个混合推理MoE模型Hunyuan - A13B,参数80B激活仅13B,推理快性价比高。它在多测试集成绩好,尤其擅长Agent工具调用和长文理解,还开源两数据集填补评估空白。

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