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大概念模型:AI 推理的新范式

大概念模型(LCM)是自然语言处理新范式,侧重结构化推理和理解,与 LLM 不同。它依赖结构化知识,可模拟专家思维,解决当前 AI 缺陷,文章还介绍其架构、应用、局限,探讨与 LLM 结合的未来发展。

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算法论文7

ACL2025 | 抓出0.1%的捣乱分子压缩方法OTT:近乎无损 超越KIVI,内存减6.4倍 吞吐量提2.3倍

LLM生成文本时KV Cache内存占用高,限制模型批量处理能力。论文提出OTT方法,动态追踪异常令牌单独高精度保存,其余压缩。实验显示,它准确性高、效率好,不过在极短文本等场景有局限。

深度学习自然语言处理
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两张图定位全球,o3碾压T0级高手!人类「诡计」被看穿,跨模态推理爆表

OpenAI的o3在GeoGuessr游戏中与大师级玩家Sam Patterson对决,o3通过视觉与搜索推理,忽略伪造EXIF信息,最终以23179比22054获胜,展现出跨模态推理潜力,引发对AI推理能力的思考。

新智元
产品应用8

我用豆包工作做了个学术视频解读生产线

作者尹John分享实操经验,利用豆包工作的云端Agent能力,搭建了从热门论文自动生成学术解读视频的完整自动化生产线,仅需用户少量手机操作即可产出成品,还实现了每日自动选题的定时任务。

AGI Hunt
开源动态8

能识图、看视频,也能理解软件界面:蚂蚁百灵开源Ling-3.0-flash-VL

本文介绍蚂蚁百灵开源的多模态大模型Ling-3.0-flash-VL,该模型采用稀疏混合专家架构,支持图片、视频、软件界面理解,可将视觉信息用于推理与任务执行,开放权重采用MIT许可证供开发者部署测试。

AIGC开放社区
算法论文7

UniSteer用机械臂「拼豆」:让人类指导进入VLA噪声空间强化学习

视觉 - 语言 - 动作模型(VLA)是机器人操作重要基础模型,但复杂任务成功率低,真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer,将人类纠正转换成噪声监督,在多任务测试中提升了成功率。

机器之心
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1周半写64个PR、完成30%项目重构:一家成熟SaaS公司把Agent塞进研发全流程后

Calendly公开Agentic Engineering实践,Agent嵌入研发全流程,如审查需求、写代码、测试等。一周半内,Agent为IAM团队生成64个PR,完成30%项目重构。研发瓶颈从写代码转为判断力,强调好需求与护栏重要性。

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顶尖数学家含泪退圈:熬了多年的博士难题,被AI几周秒杀!

顶尖数学学者Rishikesh Gajjala靠AI攻破博士课题,却宣布退出学术圈。他认为AI生成证明虽精巧但难验证,“漂亮证明未验证和垃圾无异”。他投身形式化验证领域,而AxiomProver完成“246定理”形式化验证。

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从Claude隐形水印回望GenAI时代信息隐藏:嵌入水印如何保证无损?

2026年Anthropic新版Claude模型嵌入隐形水印,引发对水印是否伤模型的质疑。可证安全隐写理论为解决此问题提供支撑,中科大等团队取得诸多成果,将“可证无损”从内容延伸到模型,还探讨了水印攻防。

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Karpathy实测Opus 5:读一段《魔戒》,10美元直出中土世界!

Andrej Karpathy 用 Opus 5 结合《指环王》开篇文字,花约 10 美元让其渲染 3D 游戏。Opus 5 两小时写出 5500 行代码生成 3D 世界,虽粗糙但证明 AI 强大。不过,LLM 无法高效审查自己工作,这是弱点。

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