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扩散不死,BERT永生!Karpathy凌晨反思:自回归时代该终结了?

苹果前员工Nathan Barry得出BERT本质是文本扩散一步的结论,将表示学习算法改造成生成算法。OpenAI创始员工Karpathy对此沉思,认为生成逻辑在LLM架构中可变。实验证明RoBERTa可转为生成引擎。

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SGLang 优化Triton FusedMoE 的一个新技巧​

蚂蚁在SGLang中提交优化PR,针对Fused Triton MoE的Down Projection kernel加入TMA优化,在DeepSeek - R1模型的H200 TP8 prefill场景下性能提升显著,还详细分析了优化背景、思路、实现细节及测试结果。

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美团杀入视频生成模型赛道,LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型,效率提升10倍

美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型,有136亿参数量,多任务表现出色。它核心亮点多,还建立了数据处理流水线,采用特殊架构和训练方法,提升了生成效率,性能媲美顶尖模型。

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实战·Agentic 上下文工程(上):无需微调,让智能体自我学习与进化

在Agent时代,提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering(ACE),让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略,以及ACE的概念、原理与架构

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10万美元一张!美国H-1B暴涨引爆硅谷与学界

9月19日特朗普宣布将H-1B签证次申请费猛涨至10万美元,美国学界业界一片哗然。高校面临人才短缺、费用负担重问题,科技初创企业或遭灭顶之灾,但也有人认为能筛选顶尖人才。

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1.58bit不输FP16!微软推出全新模型蒸馏框架,作者全是华人

微软推出蒸馏框架BitNet Distillation,实现几乎无性能损失的模型量化。它含三阶段,经实验在多下游任务表现近全精度模型,降内存开销、提推理速度,作者全是微软研究院华人。

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BesiegeField:LLM能否学会设计机器?

香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField,探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角,测试LLM,提出多智能体迭代设计流程等,发现LLM有挑战但并非不可实现,如Gemini 2.5 Pro表现不错。

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谢赛宁新作:VAE退役,RAE当立

谢赛宁团队研究表明VAE时代结束,RAE将接力。RAE是用于扩散Transformer训练的新型自动编码器,能提供高质量重建结果,有语义丰富潜空间,支持可扩展架构,收敛快,在ImageNet图像生成效果强劲。

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AI 原生设备爆发,操作系统迎来更智慧、更流畅、更安全的范式革命

AI原生设备爆发,传统操作系统面临挑战,将迎来范式革命。vivo蓝河操作系统3(BlueOS 3)全栈自研,具备“天生更智慧、更流畅、更安全”特质,本文以此为例解读操作系统架构重塑。

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Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南

今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点,指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。

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