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一边秀肌肉,一边设围墙,NVIDIA 发布 OmniVinci,性能碾压 Qwen2.5-Omni,却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大语言模型 OmniVinci,结合架构创新与数据合成流水线,训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一,却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证,引发争议。
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VAE时代终结?谢赛宁团队「RAE」登场,表征自编码器或成DiT训练新基石
纽约大学谢赛宁团队推出RAE替代VAE,解决了DiT依赖旧版SD - VAE的问题,如架构复杂、潜空间受限等。RAE结合预训练编码器和解码器,还提出DiT^DH变体,实验效果好,网友看好其前景。
零基础指南:从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历,系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径,涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容,还介绍各环节方法、策略和实践案例。
Karpathy再放大招:8000行代码复现ChatGPT全栈,最低成本仅100美元,4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat,是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线,代码约8000行,覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现,还回答网友关于架构、训练数据等问题。
刚刚,OpenAI官宣自研造芯,联手博通开发10吉瓦规模的AI加速器
今天凌晨,OpenAI宣布与博通战略合作,共同部署其设计的10吉瓦规模AI加速器,预计2026下半年起部署机架,2029年底完成。此次合作将减少其对英伟达GPU依赖,采用多元化算力策略。
AI花17小时写了篇30页学术论文!自主选题,包含实验,还符合APA格式规范
Virtuous Machines AI系统花17小时、114美元,找288个真人做实验,写了篇30页认知心理学领域学术论文,从选题到成稿全自动化。其架构独特,不过也存在理论误解等小缺点。
刚刚,这家0产品0模型就估值854亿的公司,终于发布了首款产品!
Thinking Machines Lab推出首款产品「Tinker」,这是专为语言模型微调而生的API,让开发者摆脱底层架构束缚,用简单Python代码专注创新。它功能强大,目前免费私测,已获普林斯顿、斯坦福等团队使用。
从Transformer到GPT-5,听听OpenAI科学家 Lukasz 的“大模型第一性思考”
2017年《Attention Is All You Need》提出Transformer架构,重塑AI版图。其作者“Transformer八子”中,Lukasz Kaiser加入OpenAI,参与GPT-4、GPT-5等研发。他10月将出席大会分享见解,曾预言多模态等趋势已渐成现实。
阿里开源 Wan2.2-Animate!统一角色动画和视频人物替换
阿里通义实验室开源 Wan - Animate,这是用于角色动画与替换的统一框架。它构建于 Wan 模型之上,支持角色动画和角色替换两项核心功能,性能超现有算法,还通过独特设计实现多种效果。