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AI时代的人才,我觉得最重要的是这6点特质。
作者结合招聘与创业经历,分享AI时代人才应具备的6点特质:好奇心、靠谱、有事实洁癖、多元化思维、能忍受不确定性、低ego高自驱。强调特质比技能更重要,与学历无关。
CVPR 2026 Oral|横扫室内3D场景,港科大(广州)打造单目开放词汇占据预测新SOTA
具身感知核心难题待解,传统占据预测方法有局限。港科大(广州)陈昶昊教授团队提出 LegoOcc,首次实现单目开放词汇三维占据预测,在多方面展现优势,未来或让家用机器人精准定位目标。
探针伸进大模型黑箱,南加州大学华人团队打造AI记忆研究的深空望远镜
南加州大学 Robin Jia 教授团队借助英伟达算力,构建基于 Llama 3 架构的全开源受控大模型 Hubble,其成果将在 ICLR 2026 亮相。研究揭示大模型记忆机制效应,还评估了‘机器遗忘’技术,有法律应用潜力。
硅谷前沿访谈:CUDA之父复盘英伟达20年护城河,揭开万亿算力帝国的底牌
奇点智能研究院院长李建忠采访了“CUDA 之父”Ian Buck,探讨 CUDA 20 年演进、英伟达技术产品及生态。Ian Buck 介绍了 AI 基础设施新阶段,阐述 CUDA 成功原因,还谈及英伟达软硬件协同、应对竞争等问题。
Soul App 又又又开源了!这次是实时交互数字人,支持小时级长视频甚至无限时长!
Soul App 新开源实时数字人项目 SoulX-LiveAct,解决 AR 扩散模型流式生成稳定性问题。它实现 20 FPS 实时流式推理,延迟 0.94 秒,支持无限时长,有恒定显存等亮点,可用于多场景。
极客大神构建了LLM架构画廊,AI大神Karpathy点赞
极客大神Sebastian Raschka构建LLM Architecture Gallery,将复杂模型结构化繁为简,引发技术圈讨论,AI大神Karpathy点赞。画廊高度视觉化、互动性强,展示模型架构图及核心参数,源数据开源。
太巅了!MIT老哥在Transformer里造了台计算机,LLM从此不需要调用外部工具?
LLM在数学推理表现佳,但纯计算是短板。MIT的Christos Tzamos团队在Transformer内造计算机,实现WebAssembly解释器,解决数独难题,还突破注意力机制瓶颈,打开软件与神经网络新接口。
彻底告别VE与VAE!商汤硬核重构多模态:砍掉所有中间编码器
商汤科技联合南洋理工大学发布NEO - unify,这是“原生、统一、端到端”多模态模型架构,砍掉VE和VAE,用混合变换器架构打通视觉与语言能力,提升数据与算力利用效率,为跨模态智能系统奠基。
黑马图像模型被Nano Banana技术负责人点赞!15人华人小队,DDIM之父&CVPR最佳论文作者带队
Luma AI推出全新图像模型Uni - 1,对标谷歌Nano Banana Pro和GPT Image 1.5。它是统一图像理解与生成模型,多项评测表现出色。背后是不到15人的华人团队,由DDIM之父和CVPR最佳论文作者带队。
大模型的第一性原理:(二)信号处理篇
本文从信号处理角度解读大模型原论文,探讨语义向量化原理,分析 Transformer 与 Granger 因果关系。指出大模型输入 Token 语义嵌入是将自然语言处理转化为信号处理问题,向量化与信号处理、信息论联系紧密。