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GLM-5架构曝光,智谱两日涨60%:采用DeepSeek同款稀疏注意力
GitHub代码确认GLM - 5架构细节,它采用DeepSeek - V3/V3.2架构,含稀疏注意力和多Token预测,参数量745B。OpenRouter上神秘「Pony Alpha」被指是其测试版,受消息影响智谱AI港股两日涨60%。
顶尖模型离“科学家”还差得远?AI4S亟待迈向2.0时代
《Nature》研究指出,过度依赖现有深度学习模型或阻碍创新。上海 AI 实验室周伯文提出,应推动科学智能从 AI4S 迈向 AGI4S,还介绍“智者”SAGE 架构、“书生”模型及平台等探索成果,并邀同行共拓蓝图。
DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型(LLM)的 AI 购物助手
DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构,它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标,还构建自动评估框架改进质量衡量,架构分离协调与业务功能。
18年前不让你苦修PS的美图,这次不让你苦修AI了
当前AI创作门槛渐高,美图在影像节推出8款AI产品,让用户少学技能拿结果。产品围绕交付成果,定位不同但本质相同。美图还在商业模式、组织架构上转变,市场成绩亮眼。
Meta宣布AI研究架构调整,成立TBD Lab,取消AGI Foundations团队,强化超级智能战略
Meta进行AI研究架构大重组,将业务分为研究、训练、产品和基础设施四个团队。成立TBD Lab探索新方向,如构建‘omni’模型;FAIR成创新引擎;解散AGI Foundations团队。旨在强化超级智能战略。
被骂“在乱讲”的专家,这次可能说对了:传统数据仓库正在被 Agentic AI 吞噬
作者认为AI浪潮影响软件生态,Agentic AI时代下,传统数据仓库和复杂ETL链路将被重新设计甚至消失,其偏重结构与查询模式会被Agentic Data Stack架构强调语义与响应模式取代。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈:架构没那么重要,数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出,架构没那么重要,数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节;当前数据集远不够多样;大语言模型有语言空间的世界模型,但视觉空间的还缺失;记忆是瓶颈,智能体只是权宜之计;AI目前还替代不了研究生。
AI顶会ICLR最严新规:滥用AI的作者和审稿人,论文一律拒稿!
面对AI生成论文与注水评审泛滥,AI顶会ICLR祭出「核威慑」。除惩罚未披露滥用AI的作者,用AI敷衍的评审者论文也将拒稿。还将打击双重投稿变体,维护学术真实。
3个月手搓Gamma架构,这个团队打造出了场景白盒化推理的“下一代内容OS”
AI应用从生成范式转向任务执行范式,Pi团队3个月手搓Gamma架构,打造出场景白盒化推理的“下一代内容OS”。Pi将AI生成与人的编辑能力结合,解决传统创作难题,实现创作全流程系统内闭环。
具身AI当立!这是我分析完7篇最新Paper得出的结论~
作者分析7篇来自蚂蚁、小米、高德的具身AI论文,认为行业要变天。蚂蚁打通全链路并开源,小米让VLA在消费级显卡跑,高德重构数据和架构。具身AI正从‘手工业’走向‘工业革命’。