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科技行业集体转向 AI,高管强调其变革性,可 OpenAI 的 Sam Altman 却泼冷水,提醒投资者高估回报。文中围绕‘AI 是否放缓’展开讨论,还分析了 GPT - 5 发布遇冷原因、AI 对就业影响等,指出 AI 发展多且快,未来潜力巨大。

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仅100种子题,合成数据质量超GPT-5,阿里、上交提出Socratic-Zero框架

阿里巴巴与上交大联合提出 Socratic-Zero 框架,仅从 100 个种子问题出发,通过三智能体协同进化生成高质量课程。该框架合成数据质量超 GPT - 5 等,Solver 性能提升显著,工程友好,开启零数据自进化新路径。

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英伟达用NIM + NV-Tesseract模型,提高芯片生产良率

芯片制造良率控制难题待解,传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务,二者结合用于半导体晶圆厂生产,可实时发现问题、预测故障,降低成本,为制造打开新大门。

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告别微调!斯坦福提出Agentic上下文工程

当前微调大语言模型成本高、不灵活,‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架,将上下文变为动态‘战术手册’,解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势,为大模型发展指明新方向。

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Forbes 报道:2.5 亿美元年化收入,硬件销量超百万,Plaud 是怎么赚钱的?

AI硬件创企Plaud创始人许高透露,公司年化收入将达2.5亿美元,约半数收入来自年度AI订阅服务。Plaud采用“深圳硬件+硅谷AI”模式,专注海外市场,以“硬件+软件订阅”盈利,同时面临大厂竞争。

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专访 RockFlow Vakee:AI 如何重构投资体验,让金融“说人话”

该专访对话 RockFlow 创始人 Vakee,探讨 AI 重构投资体验。她分享创业初衷、团队理念及人才需求,还谈及 GenZ 投资特点与 RockFlow 应对策略,介绍了 Bobby 功能、规划及 RockFlow 在金融科技领域的发展方向。

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DiT在数学和形式上是错的?谢赛宁回应:不要在脑子里做科学

X上有博主称DiT存在架构缺陷,其FID过早稳定,可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计,如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应,强调做研究要基于实验,也指出DiT现存一些问题。

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研究者警告:强化学习暗藏「策略悬崖」危机,AI对齐的根本性挑战浮现

强化学习是大模型推理与对齐的核心方法,但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战,分析其成因,解释多种对齐失败现象,并提出对AI研究的启示。

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作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程,指出padding分max和sum模式,旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用,v0.4.10后有优化,max padding仍待完善。

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