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Emu3.5:能够原生预测下一状态的多模态世界模型,媲美Nano Banana

北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5,能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练,后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率,其性能媲美Nano Banana,项目已开源。

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大道至简,何恺明团队新作pMF开启像素级「无潜、单步」生成范式

何恺明团队新论文提出用于单步、无潜空间图像生成的pMF框架,直指主流扩散与流匹配模型通病。该框架将v、u和x三个场关联,训练网络把噪声输入直接映射为图像像素,实验表现强劲。

机器之心
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像素空间走向数据流形:生成模型的对抗净化新范式 | TPAMI'26

深度神经网络虽应用广泛,但对对抗样本脆弱,制约可靠部署。本文介绍发表于TPAMI 2026的工作,提出基于一致性模型的对抗净化方法(CMAP),实验表明其在不同场景下鲁棒性强,为对抗防御提供新视角。

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Andrej Karpathy深度解读:强化学习之父为何说大模型违背了「苦涩教训」

Andrej Karpathy深度解读Sutton与Dwarkesh的播客对话。Sutton认为大模型不符合「苦涩教训」,因其训练依赖人类数据集。他追求类似动物通过强化学习与世界交互的系统。Karpathy认可批评,认为找到符合原则算法是突破。

AGI Hunt
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ICML 2025 Spotlight | 多模态大模型暴露短板?EMMA基准深度揭秘多模态推理能力

最新研究推出 EMMA 基准测试,揭示顶尖多模态大语言模型在深度视觉与文本融合的复杂多模态推理上显著不足。该研究已被 ICML 2025 接收,代码数据开源。实验表明,现有模型与人类专家差距大,视觉推理是核心瓶颈。

机器之心
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这一夜,中国AI彻底翻身了:DeepSeek R1让全世界刮目相看 | 深度评测

作者深度测试新DeepSeek R1,发现其代码生成能力超Claude 3.7,虽编程全面性有不足,但已处Claude 3.7与Claude 4之间。前端设计审美达Claude 4水准,部分方面略胜,有自主学习推理能力,或改变中国AI历史。

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录音笔的终结者,还是AI时代的又一个“美丽废物”?深度体验出门问问TicNote

作者体验出门问问AI硬件产品TicNote一个月,称其超薄超轻,有双模式录音功能,解决手机录音痛点。软件强大,支持多语种和方言,能自动总结,还可拓展内容。价格有两档,适合多类人群。

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深度访谈:阿里云X平头哥,模型推理提升13倍背后的秘密

这篇深度访谈聚焦阿里云与平头哥,探讨模型推理提升13倍背后的秘密。随着AI焦点转向推理,行业面临算力、成本、监管等矛盾。嘉宾分析推理范式现状与变化,探讨推理加速技术及优化策略,还谈及瓶颈、未来发展及竞争方向。

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1M 参数干翻 200M!时序预测选模型,你可能一直都选错了

近期时序预测领域新模型频出,作者开源的 QuitoBench 显示,参数量仅 1M 的 CrossFormer 击败大模型夺冠。它还揭示模型选择与历史数据长度有关,且数据边际收益高于参数。

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国足缺席世界杯,但中国大模型们集体参赛

联想在2025联想天禧AI生态伙伴大会宣布举办AlphaGoal预测杯,8家中国大模型将与普通球迷、开发者的AI Agent同台,预测世界杯赛果。这或触发足球体验革命,推动AI走向真实世界。

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