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5小时通关《原神》主线!Lumine:AI玩家正式登场
Lumine能像人类一样理解游戏画面、推理并操作,以接近人类效率5小时通关《原神》蒙德主线,还能零训练玩《鸣潮》等。它是开放式研发方案,靠少量数据和显卡让模型成强大智能体。
告别盲目卷参数!科大讯飞1024亮出底牌:all in“更懂你”
在模型能力趋同当下,科大讯飞在1024开发者节提出让AI“更懂你”。展示多模态超拟人“小飞老师”和「百变声音复刻」功能,发布星火X1.5大模型,还推出多领域软硬件产品,赋能多行业。
刷新SOTA高出19.05分!英伟达开源OmniVinci全模态理解模型,只用1/6的数据,实现全方位超越
英伟达研究团队发布OmniVinci研究,该全模态理解大语言模型用六分之一训练数据,在全模态理解基准测试成绩超现有顶尖模型19.05分。它靠创新架构和数据策略实现效率与性能双突破。
小白必读:到底什么是FP32、FP16、INT8?
文章介绍FP32、FP16、INT8等数字存储格式类型。指出它们是评估算力前提,不同格式在精度、范围、内存占用和计算速度上有差异,还提及多精度与混合精度计算,以及不同硬件对格式的支持情况。
智能体系统如何「边做边学」?斯坦福团队探索在线优化的新范式
斯坦福等校团队提出 AgentFlow 框架及 Flow - GRPO 算法,让智能体系统能「边做边学」。它由多个智能体模块协作,在多领域基准测试中表现出色,小模型也能超越大模型,为智能体训练提供新思路。
数智赋能:建筑地产行业的转型突围与未来筑造
建筑地产行业在全球经济中至关重要,当下数字化转型成关键。华为凭借对‘好产品’的理解及数字化实践,与多家企业合作推动转型。数智化在设计、运营等端发挥作用,助力行业实现效率与质量双飞跃。
Qwen3-Next全新架构,32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加,为应对成本和部署挑战,Qwen3 - Next有突破性架构创新,解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等,MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
扎克伯格的豪赌初见成效?Meta新方法让LLM长上下文处理提速30倍
Meta Superintelligence Labs提出REFRAG高效解码框架,解决LLM长上下文输入效率瓶颈。它通过四步流程优化解码,让首个token生成时间加速达30.8倍,扩展上下文,且精度不降反升,不过价值待实际检验。
吴恩达批Vibe Coding:应届生正面临失业,真正稀缺的是极具经验的AI 工程师
吴恩达发文指出大学教学与企业需求错位,导致CS毕业生难就业,而AI工程师供不应求。他面试看重三能力,有这些技能的人生产力高,企业急需。他认为优秀开发者是紧跟AI变化的经验者,基础知识仍重要。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题|港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法,将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图,框架分“判断”“规划”“执行”环节,在基准任务中表现出色,已中稿EMNLP 2025 Findings。