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解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
自构建智能体:一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手,让其参照构建智能体,设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势,还对比监督者和工作流两种智能体实现模式,揭示速度与自主性权衡关系。
推荐系统进入“大模型时刻”:昇腾NPU如何支撑千亿级生成式推荐落地
文章基于华为郭威在2025 AICon大会演讲,复盘华为推荐技术探索。介绍FuXi-α、β模型设计,解决训练和推理难题;分享“多阶段统一建模”进展,提出Performance Law;还介绍了训推系统优化及未来聚焦“强算力”“强模型”融合。
公里级场景也能稳住了,国产团队把长视频3D重建又往前推了一步
浙江大学、地平线机器人和之江实验室的新工作 Scal3R 要解决长视频 3D 重建问题。它借助 test - time training 技术,设计全局上下文模块和同步机制,提升长序列重建稳定性和精度,能处理超万帧几千米的场景。
生成式推荐补上关键一环!语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID,可现有语义ID常先学好再冻结,与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架,让推荐损失参与语义ID学习,还设计策略解决训练问题,实验表现佳。
2050大会「AGI4Science·新生论坛——正在生长的科学地图 」嘉宾阵容全览!
2026年4月25日上午9点,2050大会将举办“AGI4Science·新生论坛”。论坛由王婷召集,以“三幕剧”展现AI4S从理论到产业的前沿图景。涵盖多领域,17位专家探讨AI4S生长变革,涉及聚变商用、芯片设计等议题。
我们就这样在一起搞了两年
作者2024年离开特赛发后创业,用积蓄和炒股所得作为本钱。项目避开大语言模型和视频生成,选教育领域做考研调剂志愿填报,用agent完成工作。产品销售不错,作者虽有心理波动但坚持,未来想尝试新领域。
告别大模型“失忆”!人大开源MemSifter:轻量代理先思考再回忆,搞定长时记忆
当前大语言模型在长周期任务中,长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架,将记忆检索工作外包给轻量级代理模型,在8个权威测试中超越现有方案,且已开源。
推荐系统进入「双动力」时代!首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式,但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇,LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述,提出五大协同范式,总结评估体系,分析挑战与方向。
准确率提升至 90%,阿里商旅基于 AgentScope 构建多智能体差旅助手最佳实践
阿里商旅依托阿里巴巴生态,旗下AliGo差旅助手可实现业务闭环。早期单智能体模式有瓶颈,后基于AgentScope构建多智能体系统,从技术选型、架构设计等多方面优化,事项收集准确率提至90%+,还解决诸多问题并获奖。