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让大模型异步地增强推理能力
在大模型推理时代,Test - Time Scaling成提升能力重要方向,但面临效率问题。ATTS提出异步框架,加入共形预测筛选候选路径,实验显示其加速显著,将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。
会挖0-day漏洞!凶残版Claude官宣却不让用,微软苹果齐下场“看守”,Anthropic到底在图什么?
Anthropic官宣Mythos Preview,却未将其放给普通人用,而是塞进防御联盟Glasswing。Mythos在漏洞发现和利用上能力超多数人类,Anthropic怕其引发风险,先将它组织进防守体系,还试图占据‘负责任的frontier lab’位置。
自动驾驶优化:从复杂性到实时工程
本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构,阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术,如何将原始传感器数据转化为安全控制指令,还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。
湾大北交大开源 CutClaw,自动踩点音乐的 AI 智能视频剪辑师!
大湾区大学GVC实验室和北京交通大学团队开源CutClaw,它是模拟专业后期流程的多智能体系统,能实现音乐驱动剪辑,按文字指令自动剪辑,适配多平台,还可解构素材。操作简单,支持多模型。
4·18 北京 Elastic AI Tech Day|搜索基座模型议程(含 Jina 模型与 Reader)
Jina AI 模型迭代加速,Jina Embeddings 到五代目,Reranker v3获最佳论文。4月18日 Elastic AI Tech Day 将举办,Jina 团队将做系统公开技术分享,涵盖搜索AI等多方面内容。
Anthropic说:不要在等下一代模型了,立刻马上做Harness!
文章指出当前优化模型运行环境(Harness)回报率或超等下一代模型。介绍了Harness Engineering的发展,还列举OpenAI、Stripe等公司实践,也提及不同观点,强调Harness是持续演化系统。
OpenAI推出GPT-5.4 mini/nano;MiniMax发布M2.7;小米发布MiMo-V2系列模型
OpenAI、MiniMax、小米陆续发布新模型。OpenAI推GPT - 5.4 mini与nano,优化速度和成本;MiniMax的M2.7能自我演化;小米MiMo - V2系列覆盖智能体核心、全模态理解和情感语音合成。
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素:CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作,在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果,提出动力学因果判别框架CIC,能在有未观测混杂变量时,借观测数据识别因果、重构变量与网络。
如何训练VLA?丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程,用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training,研究五大模态、三种策略,对比不同架构,揭示有效和无效模态,还探讨CoT推理及多方面实验。
字节豆包2.0重磅发布!成本暴降一个数量级,Seed团队揭秘视频Agent竞争关键
今天,字节正式发布豆包大模型 2.0 系列,围绕大规模生产环境需求优化,提供多款通用 Agent 与 Code 模型。其成本优势明显,多模态能力升级,未来将聚焦长链路智能系统构建。