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李飞飞团队新作:DiT不训练直接改架构,模型深度减半,质量还提高了

本文介绍「嫁接」技术,可在小计算预算下编辑预训练 DiTs 探索新架构。不从头训练,替换算子创建混合架构,保持质量同时减少计算量。还通过实验展示该技术在构建高效架构和文生图模型中的效果。

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从Rax+DXReact,一次跨组件重写的AI提效探索

本文基于M站首页重构项目,讲述借助AI编程工具Cursor和结构化Prompt,完成从RaxReact的组件迁移、DXReact的跨重写,实现业务逻辑优化与工程规范落地,还分析了AI提效的优劣并总结迁移范式。

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昇腾+鲲鹏联手上大招!华为爆改MoE训练,吞吐再飙升20%,内存省70%

最近华为在MoE训练系统给出算子和内存优化新方案,三大核心算子全面提速,系统吞吐再提20%,Selective R/S实现内存节省70%,为大规模MoE模型训练扫清障碍。

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一键将 Markdown 和网页 AI 对话完美粘贴 Word、WPS 和 Excel 的效率工具

PasteMD是常驻托盘的小工具,能从剪贴板读取Markdown,调用Pandoc转换为DOCX插入Word/WPS光标位置。还有新功能,如智能识别Markdown表格粘贴Excel等,介绍了使用、配置等内容。

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Diffusion约2倍无损加速!训练-推理协同的缓存学习框架来了| HKUST&北航&商汤

HKUST、北航与商汤提出HarmoniCa框架,解决Diffusion模型推理慢、成本高问题。它通过SDT和IEPO机制,解决训练 - 推理脱节,在多模型上实现推理提速、质量提升,且训练推理开销低,已开源。

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英伟达Jim Fan:「世界建模」是新一代预训练范式

英伟达机器人主管Jim Fan判断,继“下一个词预测”后,世界建模将成新预训练范式,2026年大世界模型将为多模态AI奠基。他还讨论世界模型定义、应用,展望新推理形式,业内人士也各抒己见。

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无预训练模型拿下ARC-AGI榜三!Mamba作者用压缩原理挑战Scaling Law

CompressARC研究中,Mamba作者Albert Gu团队给出不同于大规模预训练的智能配方——最小描述长度(MDL)。一个76K参数、无预训练模型,在ARC - AGI - 1基准解决20%问题,获ARC Prize 2025第三名。

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新范式来了!新能量模型打破Transformer++扩展上限,训练扩展率快35%

研究训练新能量模型 EBT,为输入和预测分配能量值,模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性,训练扩展率比 Transformer++ 高 35%,推理性能提升 29%,还在多任务中表现出色,是扩展模型能力新范式。

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OpenAI新模型,被曝秘密训练中!万字硬核长文直指o4核心秘密

SemiAnalysis爆料,OpenAI正训练规模介于GPT - 4.1和GPT - 4.5间的新模型,下一代推理模型o4基于GPT - 4.1训练。强化学习成推理模型进步功臣,但面临基础设施瓶颈,奖励函数难定等问题。

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Agentic RL 后训练资源怎么分?港中文、恒生大学提出 Libra,吞吐最高提升 3 倍

大语言模型走向“完成任务”,Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统,统一优化训练与 rollout,在多任务中提升吞吐,论文与代码已公开。

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