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北大团队发布首篇大语言模型心理测量学系统综述:评估、验证、增强
随着大语言模型(LLM)能力迭代,传统评估方法难满足需求。北大宋国杰教授团队论文首次系统梳理LLM心理测量学研究进展,革新评估原则,扩展测量构念与方法,还给出增强方法与未来研究方向。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发,结合DeepSeek R1强化学习训练实践,探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级,指出难点,展示效果对比及解决方案。
通过查看GPU Assembly分析CUDA程序
文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例,对比普通和向量化版本,通过查看SASS代码,解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。
超低延迟的端到端语音模型!首次生成音频仅需53ms,比同级别模型快3-5倍!
随着语音应用场景普及,语音大模型响应慢成瓶颈。VITA团队开源端到端语音模型VITA - Audio,7B参数模型首次生成音频仅53毫秒,比同级别快3 - 5倍,完全开源,有超低延迟等优势。
突破多模态奖励瓶颈!中科院清华快手联合提出R1-Reward,用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型(MRMs)对提升多模态大语言模型表现至关重要,强化学习理论上可引入长期推理能力,但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型,在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
浙大 × 字节 × 港中深最新研究:告别高斯堆砌,终结 3D 冗余|ECCV 2026
本文解读浙大、字节跳动、香港中文大学(深圳)联合收录于ECCV 2026的PointSplat研究,针对3D高斯溅射的跨视角冗余问题,提出以人为中心的新框架,解决3D表示体积过大问题,适配实时场景。
李飞飞发布Atlas,世界模型进入新时代
李飞飞创业公司 World Labs 发布新一代世界模型 Atlas,它是全模态模型,能处理四模态数据。其核心为空间上下文设计,评测成绩不错,应用场景丰富,公司发展节奏密集,产品路径有转向。
鹿明发布NexCore:当机器人技能成为一种基础设施
8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore,试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路,让机器人能力成可复用‘技能资产’,解决具身智能技能生产效率问题。
2026「中国 AGI 创新影响力机构 TOP 30」发布
过去一年 AI 行业变化溢出模型层,Coding Agent 铺开,视频生成实现商业变现,具身智能供应链成型。Founder Park 从四维度选出「中国 AGI 创新影响力机构 TOP 30」,涵盖多领域团队。
对话涌生智能杨梦:AI for Bio的下一场竞争,是把实验闭环验证真正做出来
随着科技巨头进入生命科学领域,AI for Bio竞争升级,焦点转向模型能否进入科研流程。涌生智能与上海人工智能实验室发布成果,为跨越鸿沟提供新路径。对话涌生智能杨梦,探讨相关技术路径、产业思考等。