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用超图撕开知识边界:16万节点无师自通搞Agentic科研
传统知识图谱只能用三元组描述世界,难以应对真实科学场景里的多体交互。作者提出将文献里n元关系存成超图超边,让LLM在多智能体框架里‘沿着超边走路’,并构建了超图进行实验,实现可验证的科学发现。
不得了,这个新技术把视频压缩到了0.02%!
中国电信人工智能研究院的生成式视频压缩(GVC)技术,将视频数据压缩率干到0.02%,还能保持画面高清连贯和细节。它以‘用计算换宽带’为核心理念,在实测中表现优异,有诸多应用场景。
Meta&CMU:Token级LLM协同路由新范式
Meta AI、CMU等联合推出FusionRoute,是让多个大模型在token级协作的新范式。它能在每个token位置精准选专家,自带“急救包”。经实验验证其高效,也指出了待研究的方向。
西湖大学提出RDPO强化学习框架,实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架,不必改动模型本身,优化其“采样导航系统”,在多基准测试中取得领先图像生成效果,解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
利用Loop语言模型扩展隐式推理 | 直播预约
当前大语言模型依赖显式文本生成推理,未充分利用预训练数据。将介绍最新工作Ouro,Loop语言模型家族,核心创新多,虽参数少却性能优,还会讨论其推理轨迹及模型Scaling新可能。
从CLI原理出发,如何做好AI Coding
文章从CLI原理出发探讨AI Coding,介绍CLI产品美学、技术原理,比较Single Agent与Multi Agent,还给出用好CLI写代码的建议,如正确认识AI、学习Prompt工程等,最后提及利用通义万相AIGC实现图像生成。
NBA球星,成为英伟达副总裁
本文用一张「组织透视镜」,带你看清英伟达36人的角色分工、黄仁勋的管理逻辑,以及它对AI时代公司的启发。黄仁勋以扁平化直管36位高管,减少层级,让信息流动,使公司保持创业般的冲劲。
Jina-VLM:可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM,在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化,连接视觉与语言基座,支持 29 种语言,能高效处理问答等任务,对硬件需求低。
Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立,大模型改变特征工程等,还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。
Nano Banana Pro最全解析,设计师和开发者都用得上,附官方提示指南
Nano Banana Pro基于Gemini 3 Pro构建,将逻辑推理能力注入像素生成,解决画面准确性、逻辑性问题。它在多方面实现飞跃,应用广泛,谷歌还给出提示词使用技巧,但在部分处理上仍有提升空间。