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Bret Taylor履历丰富,曾助力OpenAI解决危机。他认为AI市场将分化为前沿基础模型、AI工具层和应用型AI三个板块,不建议普通创业者做基础模型,看好应用型AI中Agent生态。还分享创业、编程等多方面见解。

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谷歌新架构突破Transformer超长上下文瓶颈!Hinton灵魂拷问:后悔Open吗?

谷歌在NeurIPS 2025发布两项大模型新架构研究,通过‘测试时训练’机制,推理阶段可将上下文窗口扩展至200万token。新成果Titans和MIRAS结合RNN速度与Transformer性能,突破超长上下文瓶颈。

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彻底戳穿AI「失忆症」!超越OpenAI全局记忆,中国队开源LLM记忆操作系统

大语言模型有「记忆」缺失问题,国内顶尖团队打造出操作系统级AI记忆框架MemOS并开源且可商用。它将「记忆」升为「一级资源」,用MemCube封装记忆,评测显示性能优于OpenAI全局记忆方案。

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推理时间减少70%!前馈3DGS「压缩神器」来了,浙大Monash联合出品

在AR、VR等领域,3DGS是新视角合成(NVS)领域备受关注的技术方案。现有前馈3DGS模型存在编码器容量有限等问题,ZIP Lab和Monash团队引入信息瓶颈原理,推出轻量级模块ZPressor,有效解决信息过载难题。

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蚂蚁开源 Ring-1T,成就推理、编程、通用智能三冠王

蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型,它结合强化学习与多阶段推理机制,实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异,其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。

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UCSD谢澎涛创业:用AI搞科研,4小时交付顶刊水平成果,已获数百万美金融资

谢澎涛团队推出面向AI for Science的AIBuildAI Science Agent,在NatureBench评测中排名第一,超多数通用编程智能体。该智能体可独立完成模型研发,效率大幅提升,还探讨了其能力边界、应用及对行业的影响。

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EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗?非也

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测试时Scaling或是最大错觉,Google:R1/O1强推理另有原因

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过去文生图多是‘直接出图’,遇真实世界知识等易翻车。港中文等团队提出Gen - Searcher,让图像生成模型像Agent一样搜索等,数据、模型和代码均已开源,实验显示它提升了生图准确性和质量。

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明星创业公司Thinking Machines公开第二篇研究论文,主题为“Modular Manifolds”,通过统一框架约束和优化网络不同层/模块,提升训练稳定性与效率。论文提出模块化流形思路,若应用于大模型,训练效率和稳定性将大幅提升

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