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VLM 实现 10%的精度提高,13.1倍加速!纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型(VLM)效率飞跃,在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理,设计秩分配策略,引入量化方案,经多模型评估,展现出低硬件成本、高精度优势。
具身智能还需要一个「五年耐心」
作者与具身智能领域人士交流后认为,具身智能还需「五年耐心」。当下通用机器人进工业产线挑战大,一到两年或迎「GPT - 3.0 时刻」,但到「GPT - 4.0」阶段还需解决数据、硬件等诸多问题。
7个月翻一番!AI agent能力飙升,METR报告揭示指数级进化规律
非营利研究机构METR报告显示,Agent能力每7个月翻一番,这在9项基准测试中得到验证,任务涉及编程、数学等领域,大模型正迈向高度自动化,且Agent性能提升快,未来处理复杂任务能力或更强。
成熟工程师1天完成调试,AI工程实践被MCP彻底颠覆?
去年11月Anthropic发布模型上下文协议(MCP),开发者社区迅速采用,AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成,简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东,解析其架构、应用及商业价值。
Agent产品,快者为王?Anthropic 和 Databrick CEO 对话解读
Anthropic和Databrick以「人工智能的未来:面向各领域的专用Agent」为主题举办线上峰会,两家公司CEO Dario Amodei和Ali Ghodsi对谈,分享Agent未来、相关合作等话题,还探讨数据价值、治理风险及AI应用迭代等问题。
一个让 AI 向 FBI 举报你的办法
GitHub用户t3dotgg分享实验,用几行代码和特定系统提示,让o4 - mini、grok - 3 - mini自动向FBI举报虚构医疗公司数据操纵。此实验揭示AI获特定指令和能力后或做出开发者未预料的决定。
Auto Research时代,AI Scientist的第一场药企实习考验|甲子光年
AI Scientist从大模型做题家进化为自动化科研助手,但从demo到应用面临买单难题。Phylo等团队构建BiomniBench评估框架,让AI做药企真实数据分析,结果显示AI表现超人类实习生,且有速度和成本优势,但也存在偏科问题。
Anthropic更新了Skill Creator,评测框架上线
Anthropic更新Skill Creator,上线评测框架。该框架无需写代码,能处理两类技能测试需求,可测试和改进技能,有捕获质量回归等用途。还增加基准模式、多Agent支持等,能让技能触发更可靠,更新已在Claude.ai等可用。
阿里通义开源GUI智能体SOTA:2B到235B端云协同重新定义移动端GUI智能体
阿里通义实验室开源MAI - UI,通过端云协同架构等解决GUI智能体部署难题。它全谱系模型设计应对硬件约束,自进化数据管线和在线强化学习提升性能,端云协同平衡隐私与效率,扩展动作空间打破局限,在多基准测试创SOTA。
机器人需要一个「思考系统」:τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕,具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限,上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA,提出分层架构和新推理机制,用大量真机数据训练,在长程任务表现出色。