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【CUDA 博客】使用PTX指令更高效地加载和存储矩阵
文章围绕使用PTX指令高效加载和存储矩阵展开，介绍`ldmatrix`和`stmatrix`指令格式、适用GPU版本、地址计算逻辑等，给出不同矩阵数量的实现代码示例，助读者理解和应用。
证明也有「选择困难症」？腾讯AI Lab与大模型研究部联手打造 MPS-Prover ，多视角破解形式化推理瓶颈！
本文聚焦逐步式自动化定理证明器困境，腾讯AI Lab等提出MPS - Prover。它有数据筛选和多视角树搜索两项创新，提升搜索效率和证明质量，在多基准表现佳，还解决六道IMO难题。
社区供稿 | Index-AniSora 技术升级开源: 动漫视频生成强化学习
B站升级动画视频生成模型Index - AniSora技术并开源，支持多种二次元风格视频镜头一键生成。基于相关研究提出首个专为二次元视频生成的强化学习技术框架，构建奖励数据集、训练AnimeReward、提出GAPO优化策略，实验验证其有效性。
谷歌超强 AI Agent 登场：攻克 300 年数学难题、改进芯片设计！编程迎来 AlphaGo 时刻？
谷歌 DeepMind 推出由 Gemini 驱动的 AI 智能体 AlphaEvolve，能自我进化解题。它破数学界 53 年纪录，解决 50 多个数学难题，还应用于谷歌数据中心、芯片设计等，提升效率。其进化方法独特，还能减少幻觉。
ICML 2025 Spotlight｜南洋理工陶大程教授团队等提出基于RAG的高分辨率图像感知框架，准确率提高20%
南洋理工陶大程教授团队等合作，为解决多模态大语言模型处理高分辨率图像问题，探索 RAG 应用可行性，提出 Retrieval-Augmented Perception (RAP) 框架，在多任务上提升性能，已被 ICML 2025 接收。
浏览器里的 AI 革命：前端工程师的新战场
AI 进入浏览器和前端，JavaScript 扮演新角色。浏览器端 AI 崛起，能在本地提供智能服务。AI 可增强 JS 应用，有多种工具支持，但也面临性能、模型尺寸等挑战，未来前景广阔。
泛化性暴涨47%！首个意图检测奖励范式，AI工具爆炸时代意图识别新解法
随着大模型和工具增长，AI 助手意图识别遇新挑战。腾讯 PCG 团队用强化学习等方法，提升模型泛化能力，还从多方面剖析优势，最后提出未来研究方向。
山姆•奥特曼：ChatGPT 用户有三层代沟
OpenAI的CEO山姆•奥特曼在红杉闭门演讲中透露，不同年龄层使用ChatGPT方式不同，老年人当谷歌替代品，二三十岁的人当生活顾问，大学生当操作系统，这反映了AI与人类交互模式的转变。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
每天上线一个新系统，这款腾讯自用低代码有什么不同
腾讯自用低代码平台无极，平均每天上线1.2个新系统，用户覆盖1/3员工。它去模板化，从数据结构设计开始，数据推导UI，有灵活编辑器，支持渐进式开发，具备集成性和开放性，还有AI赋能。