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56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能

生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。

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华为新开源!扩散语言模型突破32K上下文,还解锁了「慢思考」

今年文本生成领域从自回归向扩散语言模型转变,但长序列训练不稳定是痛点。华为发布 openPangu-R-7B-Diffusion,将上下文长度扩至 32K,在多基准创 7B 参数量级 SOTA,还解析了其技术革新。

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万卡时代,企业需要怎样的算力集群?

过去两年,AI算力需求跃升,消耗从训练主导转向推理驱动。企业算力需求有突发性等特点,智算集群是关键方案。InfoQ联合腾讯云发起直播探讨,还介绍了算力供给缺口、集群构建交付、性能优化及演进方向。

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14万一台家务机器人!斯坦福华人博士具身创业首款产品亮相,用户还能买回去自己教

斯坦福华人博士赵子豪与迟宬创业推出家务机器人Memo,售价2万美元。它能完成多项家务,依赖ACT - 1具身模型,该模型用技能捕捉手套采集人类数据训练,用户还能教它新本领,计2026年正式推出。

量子位
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上海AI Lab提出CANON:让RLVR自主识别优质推理模式

上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON,解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制,自适应放大有益指标变化趋势,在数学和逻辑推理任务上成果卓越,还能提升推理效率。

深度学习自然语言处理
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Andrej Karpathy深度解读:强化学习之父为何说大模型违背了「苦涩教训」

Andrej Karpathy深度解读Sutton与Dwarkesh的播客对话。Sutton认为大模型不符合「苦涩教训」,因其训练依赖人类数据集。他追求类似动物通过强化学习与世界交互的系统。Karpathy认可批评,认为找到符合原则算法是突破。

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李飞飞一年前究竟说了啥?怎么又火了

AI教母李飞飞一年前访谈再引关注,她指出大语言模型或许并非真正智能,其基于一维语言信号训练,在理解三维物理世界存在局限。相关实验也证实大模型在物理任务表现差,不过也有人提出不同观点。

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OpenAI/微软争夺AGI控制权!重组谈判激烈,年底谈不成软银700亿或撤

OpenAI与微软就重组问题谈判胶着,核心在控制权与确定性,如多云是否松口、微软能否获取训练细节、AGI条款去留。这影响微软持股价值和软银投资,年底是关键节点,若重组未完成,软银或撤回100亿美元。

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拳打可灵,脚踢 Veo 3,谁是物理世界的「懂王」?

多模态视频生成大模型是复杂系统工程,多为巨头游戏。MiniMax的Hailuo 02发布,ELO得分超谷歌Veo 3和快手Kling 2.0。它能呈现复杂运动,处理物理关系,提升训练推理效率,成本低,后续还将更新。

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LeCun亲自官宣!Meta世界模型V-JEPA 2登场!仅用62小时机器人数据,就能实现零样本控制!

Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试,Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练,用62小时机器人数据就能实现零样本控制,还将探索分层式模型和多模态建模。

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