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前端同事看走眼了,这个“游戏网页”其实全是AI写的!
Kimi K2.5上新,集视觉理解、代码生成等能力于一体,提供四种使用模式,其中Agent集群模式提效显著。实测显示其网页生成、动效理解能力出色,下一代K3模型或用新架构KDA降低计算成本。
AI教父辛顿上海WAIC主题演讲:LLM真的理解语言,数字智能极其危险,可以无限复制
AI教父杰弗里·辛顿在WAIC开幕式演讲,对AI发展警惕且悲观。他认为LLM真理解语言,数字智能与生物智能差异大,AI进化快很危险,人类应全球合作研究让AI向善。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制:仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型,提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法,发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配,经多基准评测,性能和效率表现优。
QwenLong-L1.5发布:一套配方,三大法宝,让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5,提供长文本推理后训练“配方”,含数据合成管线、强化学习方法和智能体架构。通过三大“法宝”重塑模型能力,效果显著,相关代码已开源。
PDF难点解析:处理复杂表格、水印、印章、复选框、信息抽取等7项任务,6大能力
文章介绍Nanonets - OCR - s可处理关键信息提取、视觉问答等7项任务,具备LaTeX方程识别、图像描述等6项能力,还给出体验链接。但测试发现英文体验优于中文,模型有重复输出、幻觉严重问题。
对话MossCode:估值1亿美金的AI运动手表,想给用户构建一套「个人运动能力Context」
AI智能运动穿戴赛道正火,MossCode获数千万元天使轮融资,估值达一亿美元。其创始团队背景强大,想打破运动行业「苦难叙事」,用AI理解个体差异,为用户打造更贴合需求的运动手表。
不吹不黑,GPT-5代码能力究竟怎么样?跟 Gemini 和 Claude 的对比测试给你答案
作者测试了 GPT-5 的代码能力,并与 Gemini 和 Claude 对比。在不同代码任务中,各模型表现不同。如在生成网页任务里,GPT-5 部分结果不错,但受 32K 上下文限制,长文本处理不如 Gemini,硬实力也不如 Claude。
视频理解新标杆,快手多模态推理模型开源:128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5,其有时序定位、描述和推理能力,跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略,经四阶段预训练和多阶段后处理,团队成果多,推动多模态技术落地。
前OpenAI科学家&GPT之父:预训练精准数据过滤,极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文,提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片,以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍,且不损通用智能。
GPT-5.2果然反超谷歌Gemini 3 Pro!北大数院校友核心贡献
OpenAI在成立十周年推出GPT - 5.2,相比GPT - 5.1在多实用领域更强,视觉理解等能力提升。ARC - AGI测试中得分超谷歌Gemini 3 Pro。拆解其多方面能力,还介绍核心团队多为数学专业新面孔。