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NeurIPS 2025|VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok,用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer,实验显示其性能优异。
Langchain回应OpenAI:为什么我们不做拖拉拽工作流
OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit,LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同,可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题,还给出不同复杂度问题的解决方案。
节前重磅:开源旗舰模型新SOTA,智谱GLM-4.6问世
国庆前智谱AI发布新一代旗舰模型GLM-4.6并将开源,它在多方面提升,如编码、上下文长度等,评测性能佳,token消耗降低。经实测,其代码、研究、开发等能力强,成全球开源AI领域重要力量。
免训练加速61倍!陈怡然团队新作DPad:仅关注「彩票token」
杜克大学陈怡然团队新作DPad,发现扩散大语言模型关注少量「中奖」token,推理速度可提61 - 97倍,还增强模型语境学习能力。DPad免训练零成本挑关键信息,实现「少算多准」。
告别胶水代码,5倍飚速!无问芯穹首次揭秘,Infra智能体蜂群登场
无问芯穹推出基础设施智能体蜂群,这是新一代基础设施智能化解决方案。它封装多个智能体模块,构建全生命周期智能闭环,提升资源利用率等。在重点客户业务流程落地效果好,能让开发者解放价值。
KV-Cache 实战策略:生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中,KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术,但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术,结合原理、实践与案例,为开发者提供解决方案,还探讨了未来演进方向。
刚刚,OpenAI发布白皮书:如何在AI时代保持领先
AI发展超多数企业适应能力,早期采用者收入增长更快。9月3日OpenAI发布白皮书,总结与大企业合作经验,给出从战略到治理的五大核心原则及多方面重点建议,助企业在AI时代保持领先。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
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苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法,能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍,无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架,通过三重智慧设计,经测试全面超越基准方法,或开启‘智慧对话’时代。