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缺数据也能拿SOTA?清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL,解决了VLA模型训练的核心瓶颈,在多基准测试中实现SoTA性能。
曾对AI嗤之以鼻,如今2周生成7万行代码:Rust大佬与Claude联手打造新语言Rue
2025年,Rust社区早期核心人物Steve Klabnik心态转变,开始借助Claude编写代码。他重启念头设计新语言Rue,探索编程语言‘中间地带’,两周生成约7万行代码,开发中人与AI分工明确。
1000 行 Java 代码手搓 OpenAI gpt-oss 推理引擎
2025年8月OpenAI发布gpt - oss,作者受相关项目启发,用约1000行Java代码实现gpt - oss推理引擎并发布在亚马逊官方github。文章分享开发体会,介绍模型架构、Java实现、性能优化等内容。
Manus:3大核心策略,破解AI Agent上下文膨胀难题
当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口,LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑,给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法,还提炼出6条实践启示。
Karpathy盛赞DeepSeek-OCR“淘汰”tokenizer!实测如何用Claude Code 让新模型跑在N卡上
DeepSeek发布新模型DeepSeek - OCR,在实用场景达SOTA且token消耗最少。Karpathy赞其或淘汰tokenizer,Pleiasfr联合创始人称是里程碑。开发者Simon用Claude Code让模型在NVIDIA Spark上跑通。
谢赛宁REPA得到大幅改进,只需不到4行代码
Adobe Research等团队对REPA展开研究,发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA,代码不到4行,能提升REPA收敛速度,在多方面表现出色。
腾讯开源全新动作迁移模型FlexiAct,人物 & 动物都支持
当前动作定制方法在应对多样化主体和场景时适应性差,清华与腾讯提出FlexiAct模型。它引入RefAdapter和FAE,能在空间结构差异大或跨域场景中精准适配动作,保持外观一致,表现优于其他方法。
1.58bit不输FP16!微软推出全新模型蒸馏框架,作者全是华人
微软推出蒸馏框架BitNet Distillation,实现几乎无性能损失的模型量化。它含三阶段,经实验在多下游任务表现近全精度模型,降内存开销、提推理速度,作者全是微软研究院华人。
谷歌首个原生多模态向量模型发布:Agent 可以用文字搜图片、用图片搜视频了...
谷歌推出首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2,通过Gemini API和Vertex AI公开预览。它将文本、图像等映射到统一向量空间,支持多模态交错输入,性能超越现有领先模型,开发者可快速接入。
ICCV 2025 | SeaS: 工业异常生成+正常合成+精准掩码大一统框架,指标全面碾压SOTA
华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS,依托U-Net,只需1 - 3张训练样本,单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注,突破现有方法局限,在主流数据集上超越SOTA。