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深度长文解读 “世界模型” :在虚构与真实交接之处凝视未来

本文深入解读“世界模型”,虽无明确定义,但从目的出发分为表征和生成两类。前者含生物大脑、视觉和语言中心预测;后者有基于规则模拟和数据驱动生成。还探讨LLM是否为世界模型,指出各类模型相辅相成。

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社区供稿 | 阿里国际Ovis2.5重磅发布:以小博大,刷新开源模型性能新高度

阿里国际发布多模态大模型Ovis2.5,在OpenCompass综合得分提升,保持SOTA水平。它在原生分辨率视觉感知等三方面突破,有9B和2B两版本,代码、模型等资源已开源,技术原理涉及架构、训练与数据

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强化学习之父:LLM主导只是暂时,扩展计算才是正解

新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测,大模型主导是暂时的,未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习,强化学习潜力需靠扩展计算支撑。

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他们在1993年就提出了Scaling Law

原来,Scaling Law在32年前就被提出了,不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度,而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法,研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现,这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。

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困住医疗AI的死循环,终于有国产玩家跑通了

文章指出医疗AI行业因数据、模型、场景闭环断裂陷入困境,整体渗透率低。讯飞医疗的星火医疗大模型V3.5评测和临床落地表现出色,其构建自强化循环体系,跑通死循环,或使行业马太效应渐显。

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让机器人「摸到」世界,复旦系新智具身完成近亿元天使轮融资

触觉具身智能成机器人与物理世界交互关键。新智具身获近亿元天使轮融资,背靠产学研融合与政策支持。其打造视触觉传感器等核心能力体系,解决触觉数据采集与模型融入难题,已切入工业场景。

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Codex 积分制计费上线,Claude Code 急了……

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炸裂提速30倍!Meta提出REFRAF,无需改动模型,让RAG告别冗余与等待

近年来,RAG任务在提升模型回答质量的同时带来性能代价,Meta等团队合作提出REFRAG框架。它将无关段落压缩,引入强化学习选关键段落,实现高达30.85倍的TTFT加速,且无需改模型结构,实用性强。

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具身大满贯还全开源!原力灵机DM0.5登顶RoboDojo,且clone且珍惜

原力灵机的DM0.5登顶具身评测RoboDojo,在记忆维度表现突出,还在其他权威评测中成绩优异。它有强泛化能力,在多场景表现佳。其从数据、架构、效率全面升级,且全面开源,赋能具身生态。

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