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LLM规划能力飙升79%!Google:内在自我批评技术拿下多项SOTA

Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》,不借助外部验证器,让LLM反复“自评+重写”,使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%,还介绍了方法及跨模型验证情况。

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7.2K Star 治愈系AI伴侣开源!开源AI虚拟伴侣,支持Live2D/VRM形象!

AI虚拟角色构建常面临技术和硬件难题,而Project AIRI开源项目可轻松构建能聊天、玩游戏的萌系AI虚拟伴侣。它功能丰富,支持多模型、跨平台,还能跨端运行,值得一试。

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大象秒变挖掘机!三维变形新突破,无需额外训练 | CVPR'26

南京大学与北京大学提出MorphAny3D,无需额外训练即可让三维生成模型实现跨类别平滑变形。它通过创新注意力机制融合源与目标特征,精准控制结构与时序,效果远超传统方法,代码已开源。

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AI+直播的新玩法! StreamDiffusionV2让创意零延迟

生成模型改变直播行业,但此前模型难保证时间一致性、有延迟等问题。加利福尼亚大学推出StreamDiffusionV2,通过智能调度和缓存机制优化,支持多GPU并行,可灵活调画质和延迟,实现实时直播。

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训练数据爆减至1/1200!清华&生数发布国产视频具身基座模型,高效泛化复杂物理操作达SOTA水平

清华大学与生数科技联合研发Vidar模型,首次让通用视频大模型长出‘手脚’,实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛,突破跨本体泛化困境,为服务机器人应用奠定基础。

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AI Infra进阶:如何让大模型输出确定的结果

文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略,因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响,给出vLLM实现Batch Invariance的方法。

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RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践

淘宝搜索场景引入大参数LLM模型,面临系统性能挑战。本文分享基于RTP - LLM框架的优化实践,如大BatchSize调度、批次内前缀复用、MoE Kernel动态调优等,还提及未来优化方向。

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智驾新玩家首秀,“含模量”将成为新标准|甲子光年

9月28日千里科技召开首次品牌发布会,董事长印奇展示智能辅助驾驶系统能力。其角色从定点车企服务商变为全车企伙伴,首创‘含模量’概念,还公布‘千里计划’,欲构建跨场景智能服务体系。

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3.6K Star 开箱即用!开源Agentic浏览器,Perplexity Comet最强平替!

传统浏览器缺乏AI自动化能力,新兴的Perplexity Comet又有云端依赖和费用高的问题。开源的Agentic浏览器BrowserOS可作其平替,有AI聊天扩展等组件,功能强大且跨平台,能带来安全智能的浏览体验。

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硬核拆解 OpenClaw:如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统?【上】

本文深入剖析 OpenClaw 的 Agent 任务引擎,介绍其‘工作室’、整体架构、调度与并发控制、高可用与容错机制等。指出其架构有工程智慧,对构建生产级 Agent 系统有参考价值,下篇将介绍更多实践。

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