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ICLR 2026|多模态大模型真的理解情绪吗?MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展,但能否理解人类情绪存疑,且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准,评测 20 个主流模型,发现模型情感智能不足,为后续研究提供参考。
跳过88%专家,保住97%性能!MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模,MoE架构虽降低计算开销,但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES,它是training - free动态专家跳过框架,能跳过88%专家还保留97%性能,推理速度提升2倍。
AI for Health:从「实验室Demo」到「国民级健康伙伴」的范式跃迁 | GAIR Live 024期预告
医疗大模型正从“聊天工具”进化为“生命基础设施”,但面临诸多挑战。GAIR Live 024期圆桌将汇聚学术与产业顶尖智慧,探讨构建可信、高效、人机协同的医疗新范式,剖析核心议题,分享讨论精华。
Nature重磅:图灵预言的AGI早已实现,人类却不敢承认!
《自然》杂志新评论文章称,UCSD研究团队系统论证AI已真正“通用”。当前大语言模型如GPT已展现广域人类级智能,已达专家水平,研究团队还驳斥了对AGI的十大异议。
【AAAI 2026大会特邀报告】从推理到科学发现:AI迈向可精专通才之路
上海人工智能实验室周伯文在AAAI 2026大会提出,当前处于AGI前夕,需通专融合智能。他认为可深度专业化通用模型是实现AGI的可行路径,科学发现是AI前沿,还介绍了SAGE架构及相关成果。
CMU&NYU最新工作解释:存储在权重里的“智能”是从哪来的?
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论,提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity,通过神经网络训练近似计算,实验验证其有效性,并给出启示。
智元首发SOP系统:打破离线训练瓶颈,让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性,但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统,融合在线学习等,使机器人在真实环境持续进化,实验显示其能提升性能、效率,突破VLA瓶颈。
Hybrid Model Support:阿里云 Tair 联合 SGLang对 Mamba-Transformer 等混合架构模型的支持方案
文章介绍阿里云 Tair KVCache 团队与SGLang社区在推理框架上支持混合架构模型的工程化实践。分析混合架构崛起原因、面临挑战,阐述内存管理、关键技术优化方案,验证性能,并指出未来演进方向。
跳出超级 App 之争,鸿蒙系统级智能如何改写 AI 赛道规则?
2025年AI热潮转向落地场景深耕,华为鸿蒙在终端操作系统层面开辟新赛道。其通过鸿蒙智能体框架打破‘APP孤岛’,走‘C+B’差异化路线,还推出开放平台等繁荣生态,推动终端智能化迈进。
让AI真正懂数据:猫超Matra项目中的AI知识库建设之路
文章聚焦猫超Matra项目的AI知识库建设。猫超数据体系庞大但有治理难题,促使Matra项目诞生,旨在实现智能取数。文中详述知识库设计、实践及效果,还提及未来在准确性、保鲜性和能力拓展上的规划。