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揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型:vivo AI 团队实战经验分享|AICon
在 InfoQ 举办的 AICon 大会上,vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战,从数据处理、模型计算等方面提出优化策略,还展望 AI Infra 未来发展方向。
何恺明改进了谢赛宁的REPA:极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色,但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA,不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss,简化且性能强,无需预训练等,适用于多种模型。
The Batch:831 | 机器翻译正在实践中发挥作用
人工智能为语言学习应用巨头 Duolingo 带来生产力提升,借助生成式 AI 构建 148 门课程,总量翻倍。其 AI 辅助课程构建法能快速转化多语种版本,还在评估多模型,不过此举也引发批评。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践|AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎,截至 2025 年 6 月,GitHub 近 15K Stars,月均下载量超 10 万次,被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升,他分享关键技术等内容,6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路实现诗词生成器入手,介绍了词汇表、Bigram模型等概念,接着用Python和PyTorch实现了真正的Bigram模型,阐述模型、训练等内容,最后回顾成果,下一篇将基于此实现完整GPT。
AI时代UI已死?Karpathy称产品要给AI开后门,还分享了自己的AI编程心法
Andrej Karpathy指出,只有复杂UI、无脚本支持、基于不透明二进制格式的软件产品,在AI时代会被淘汰。他给出风险评估清单,还分享AI编程心法,探讨编程中‘验证鸿沟’问题。
1/15成本,实现AI水印新SOTA | 南洋理工大学&A*STAR
给AI生成作品打水印成行业共识,但传统方法有短板。南洋理工大学等机构研究人员提出局部鲁棒图像水印方法MaskMark,成本仅为Meta模型WAM的1/15,在多任务中表现优异。
陶哲轩转发!DeepMind开源「AI数学证明标准习题集」
DeepMind开源形式化数学猜想库,收录经典数学猜想,还提供代码函数方便形式化表述。此库可作测试基准提升AI数学推理能力,是AI+ATP范式关键前置步骤,团队邀更多人参与丰富内容。
一张图片+ 一条音频,照片开口说话唱歌,多角色、情绪控制都拿捏了。
腾讯混元联合腾讯音乐推出 HunyuanVideo - Avatar 模型,上传照片配音频就能生成动态视频。支持多风格角色、情绪控制和多角色对话,单角色模式已开源,技术有创新,在多数据集表现优。
谷歌AlphaEvolve引发OpenAI关注:AI原创算法,正挑战人类专家界限
谷歌DeepMind推出的AlphaEvolve系统,结合Gemini模型与进化算法,能自主探索、生成并迭代优化算法代码。它优化经典算法,在多领域取得突破,其原创能力引业界关注,OpenAI研究员对此表示震撼。