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LM Studio宣布支持在Mac上跑Qwen3-Next 80B模型
LM Studio宣布支持基于MLX框架在Mac上运行阿里Qwen3-Next 80B模型。该模型虽总参数量达800亿,但每次推理仅激活30亿。第三方评测显示其4bit量化运行效果好,不过实现GGUF格式支持尚需时间。
挖掘注意力中的运动线索:无需训练,解锁4D场景重建能力
香港科技大学(广州)与地平线团队提出VGGT4D,通过分析VGGT内部机制,利用注意力层运动线索,提出无需训练框架,在动态物体分割等任务表现优异,为低成本4D重建提供新思路。
24张图,从GPT-2到gpt-oss,看OpenAI开源模型技术演进
2025年8月OpenAI释出gpt-oss-20b与gpt-oss-120b两个开源权重模型。文章梳理了从GPT - 2到gpt - oss的技术演进,拆解关键创新点,对比了与Qwen3的差异,介绍训练推理细节、实测体验及与GPT - 5跑分对比情况。
Claude Fable 5.1 发布:缓存读降价 75%,但实际更贵了
Anthropic 发布 Claude Fable 5.1 和 Mythos 5.1。Fable 5.1 性能全面上涨,但出现价格悖论,缓存读降价 75% 实际更贵。在 Agent 类任务与 Opus 5 基本持平,推出 EFS 应对数据留存争议,还有多项科研演示。
超越英伟达Describe Anything!中科院 & 字节联合提出「GAR」,为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」,为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力,通过引入新组件,兼顾细粒度与全局上下文,在多测试集表现优异,且代码等已开源。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
GPT-5.2 发布:做表格、写 PPT、敲代码 | 打工人的生产力利器
GPT - 5.2发布,在GDPval评测等众多基准测试中刷新行业水平。GPT - 5.2 Thinking适合真实场景与专业工作,在知识型任务、编码、长上下文处理、视觉理解、工具调用等方面表现出色,部分功能需付费使用。
UNC | 发布Bifrost-1,构建“最强大脑”与“顶级画师”的桥梁,低成本实现“文生图”自由
随着AI发展,打造能推理又能创作的系统成为焦点。但让LLM学习视觉创作面临训练成本高和能力受损问题。BIFROST - 1框架在MLLM和扩散模型间建通信信道,解决核心痛点,实验表现出色。
4K-Agent:可将低分辨率图像提升至4K高清智能体
图像超分辨率技术在多种视觉任务中重要,但传统方法泛化能力有限。德克萨斯A&M等大学研究人员推出4K Agent,其多智能体架构能将低分辨率图像提至4K高清,在多领域测试表现出色。
突破Pass@1瓶颈:一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式,超越基线22.8%!
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在提升大型语言模型(LLM)推理能力上有关键作用,但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略,让模型自我合成变分问题形成自我提升循环,实验效果惊人。