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Thinking Machines 发布第二篇博文:用模块化流形让训练更加稳定高效

Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章,提出模块化流形理论框架,通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题,提出流形Muon优化器,还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。

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老黄刚投的具身智能公司:三个华人创办

Dyna Robotics获1.2亿美元A轮融资,英伟达是新晋股东。该公司由三个华人创立,决定先将具身AGI带入商用场景,今年4月发布可落地商业场景的灵巧操作基础模型DYNA - 1,已在多场景应用。

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全球首款AI原生游戏引擎再进化:GTA6再不来,我们就AI一个

GTA 6跳票成梗,其场景常被用于研究。一个多月前全球首个AI原生UGC游戏引擎发布,如今Mirage迭代为更强大的Mirage 2,支持多样场景,与Genie 3有不同优势且已上线,不过仍有技术问题待解决。

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Cursor为Blackwell从零构建MXFP8内核,MoE层提速3.5倍,端到端训练提速1.5倍

Cursor团队从NVIDIA的Hopper H100s升级到Blackwell B200s后遇性能瓶颈,他们回归基础,从零重写MoE训练层,抛弃对现有CUDA库依赖,释放了Blackwell架构潜能,实现MoE层和端到端训练提速。

机器之心
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Manus 数月憋大招, 100 个 Agent 并发只为选双鞋?肖弘放话:第一阶段就得先做超贵的 AI!

中国人工智能初创公司 Manus 推出新功能“Wide Research”,可让用户借助多个 AI Agent 同时处理大规模任务。该功能不走“深度研究”路径,架构经优化,计算能力扩展 100 倍,但效果待察。Manus 撤出中国市场,欲借此求差异。

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关于CUTLASS Grouped GEMM中Alignment参数的分析

文章围绕CUTLASS Grouped GEMM的Alignment参数展开。介绍其含义与自然对齐有关,既代表访问粒度也指明地址对齐要求。针对CUTLASS 2.x和3.x API分别阐述设置Alignment的方法及原理,还给出编译期推导代码示例。

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500美元刷新SOTA!训练成本砍到1/200,华人团队重构视频生成范式

香港城市大学等团队发布图像 - 视频生成模型Pusa V1.0,在基础大模型上引入VTA机制,用3860对视频 - 文字数据、约500美元微调,在I2V超越Wan - I2V - 14B实现SOTA,还解锁零样本任务能力。

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重塑记忆架构:LLM正在安装「操作系统」

现代大型语言模型(LLM)存在「记忆缺陷」,难以维持长期记忆。近期关于大模型记忆的研究增多,如 MemOS 等。文中介绍了长上下文处理能力与记忆的关系、记忆类型,以及实现 LLM 记忆的多种方法和相关研究成果。

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7个月翻一番!AI agent能力飙升,METR报告揭示指数级进化规律

非营利研究机构METR报告显示,Agent能力每7个月翻一番,这在9项基准测试中得到验证,任务涉及编程、数学等领域,大模型正迈向高度自动化,且Agent性能提升快,未来处理复杂任务能力或更强。

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Devin 教你做 Agent:把 AI 当做需要指导的初级开发者

Cognition团队发布编程智能体实践指南,以把AI当初级开发者的心智模型为基础。介绍与智能体沟通原则及融入日常工作流的场景,还分初、中、高级给出任务处理方法,也提及局限性、使用建议和安全管理等内容。

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