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美团提出全新多模态统一大模型STAR,GenEval突破0.91,破解“理解-生成”零和困局
近日美团推出多模态统一大模型 STAR,以“堆叠自回归架构 + 任务递进训练”实现理解与生成双重突破。它解决行业痛点,通过三大核心设计统一能力,实验在多任务中表现顶尖,还给出后续探索方向。
Moltbook底裤被扒了!150万用户99%是水军,创始团队自导自演
Moltbook是为AI智能体打造的社交平台,爆火后却被指有问题。它靠递归提示词增强策略运行,有独特机制。但研究人员揭露其用户多为水军,存在安全漏洞、人为操纵和AI“幻觉”等问题。
Token洪流的转向:当AI Agent成为Token消耗的主宰,什么样的推理服务基础设施才是刚需
Token消耗量转移,AI Agent成Token消耗主宰,大模型推理服务底层逻辑重塑。文章介绍AI Agent时代范式转变、对推理基础设施的需求,还阐述了为其打造的AI Serving Stack架构及优势,它获2025年度相关卓越奖。
马斯克罕见低头:开源𝕏推荐算法,自嘲“很烂”不过未来月更
马斯克开源𝕏推荐算法系统,这是几乎全由AI模型驱动的系统。它基于Grok - 1同款Transformer架构,通过学习用户历史互动行为推荐内容。虽获社区称赞,但算法有缺陷,马斯克也承认‘很烂’,未来将月更。
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架,介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈,以 DeepSeek DSA 集成测试,使推理性能大幅提升,目前项目处于开发阶段。
独家对话前华为天才少年李元庆:首款规模化具身智能产品中国造!多机异构是未来方向
前华为天才少年李元庆加入乐享科技,负责创新业务与技术攻关。他指出世界首个体量化具身智能产品可能在中国出现,多机异构是未来方向,还谈具身智能发展现状、难题及应对策略,分享未来规划与建议。
谷歌TPU杀疯了,产能暴涨120%、性能4倍吊打,英伟达还坐得稳吗?
摩根士丹利研报显示,谷歌TPU产能将爆炸式增长,供应不确定性基本解决。TPU性价比高,在推理领域优势明显,或终结英伟达垄断。文章还给出TPU与英伟达GPU的选择建议及不同利益相关者的应对策略。
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 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升,还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式,及平衡成本等方面的经验。
AI引发K型分化:Gemini 3 加剧技术劳动力分化,判断力为王,基础岗位将被AI完全替代,程序员也不例外
2025年11月Google发布Gemini 3,依托多模态MoE架构和“Deep Think”模式,在软件工程等领域实现推理能力质的飞跃。它使前端开发工作重心转移,重构软件工程工作流,赋能白领但带来隐患,还冲击劳动力市场,提升软件掌握门槛。
BettaFish微舆:一个多智能体舆情分析系统
BettaFish微舆可依自然语言需求抓取分析30多个主流社交媒体生成舆情报告。它将任务拆解给不同智能体,系统架构清晰,最终整合生成带时间线分析的HTML报告。项目在GitHub开源且登顶趋势榜第一。