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蚂蚁集团发布KAG-Thinker,多跳问答慢思考,医疗领域拿下87分

在LLM问答领域,多跳问题存在局限性。蚂蚁集团发布KAG - Thinker,它是基于KAG框架的模型,能解决复杂问题的逻辑连贯性和上下文一致性。还介绍了其工作原理、示例、医疗应用及稳定性表现。

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数字生活的原生入口:蚂蚁集团发布AI眼镜全新技术框架gPass

日前,蚂蚁集团在2025 Inclusion・外滩大会发布全球首个智能眼镜可信连接技术框架gPass,具备“安全、交互、连接”能力,可解决AI眼镜生态痛点,已应用于部分品牌,未来将释放更多潜能。

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Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?

InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立,大模型改变特征工程等,还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。

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Pollo AI融资1400万美元,海外流量SEO、广告、红人系统性地怎么玩?

HIX AI & Pollo AI创始人阿彪分享AI产品出海获流经验。他指出营销和产品是核心,海外营销有SEO、广告、红人“三板斧”,要依产品选渠道,还讲了三者做法、组合方式,以及产品营销搭配、人才招聘等要点。

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跳过“逐字生成”!蚂蚁集团赵俊博:扩散模型让我们能直接修改Token | MEET2026

在量子位MEET2026智能未来大会上,蚂蚁集团赵俊博称扩散架构能直接修改控制token,理论上速度更快、成本更低。他团队押注扩散架构,近期开源千亿规模LLaDA 2.0。该领域虽处早期,但发展快,吸引众多巨头和初创公司布局。

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蚂蚁集团扩散大语言模型新突破:超800Token/s,速度与质量兼得

蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1,通过引入“草稿 - 编辑”机制,打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式,还采用混合训练流程及强化学习,在多基准测试中表现出色。

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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。

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揭示扩散语言模型扩展定律,人大高瓴团队与蚂蚁集团发布LLaDA MoE v2

中国人民大学高瓴人工智能学院与蚂蚁集团合作,首次系统刻画混合专家扩散语言模型扩展定律,据此训练LLaDA MoE v2,实现扩展效率与智能双重突破,将推动其迈向规模化时代。

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细节直逼亚毫米级!港科广分层建模突破3D人体生成|CVPR 2025

港科广团队提出MultiGO创新方案,借助分层建模思路突破3D人体生成难题。该方案通过三级几何学习框架提升重建质量,在多个测试集上性能领先,且在多领域有应用优势,研究成果入选CVPR 2025,项目代码将开源。

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推理速度10倍提升,蚂蚁集团开源业内首个高性能扩散语言模型推理框架dInfer

近日,蚂蚁集团开源业界首个高性能扩散语言模型推理框架 dInfer,在基准测试中,其将 dLLM 推理速度较 Fast - dLLM 提升 10 倍以上,攻克推理瓶颈,为开发者提供高效框架,推动扩散语言模型走向成熟。

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