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3D高斯泼溅,可输入视图量高达500!推理速度提升3倍,内存少80%
ZPressor能高效压缩3D高斯泼溅(3DGS)模型的多视图输入,解决其在处理密集视图时的性能瓶颈。它基于信息瓶颈原理,分三步压缩信息,降低内存占用和推理时间,提升3DGS在高视图输入下的性能。
OpenAI和Anthropic费尽心机加密的思维链,竟然能被轻松提取?
围绕大模型蒸馏争议已久,此前外部团队难获闭源模型完整推理。8 月 10 日研究者公开方法,可让弱模型读取旗舰模型密文并输出推理,还发现公开智能体轨迹存在隐私泄露问题,不过未为蒸馏指控提供决定性证据。
千元手机也能离线爽跑谷歌Gemma 4,太酷了!
谷歌推出开源APP `Google AI Edge Gallery`,可在手机离线运行开源大模型,如Gemma 4。它数据不出本地,玩法多,支持中文交互。虽有局限,但已超模型演示范畴,展示AI本地智能趋势。
英伟达拿出推理版VLA:Alpamayo-R1让自动驾驶AI更会动脑子
当今自动驾驶模型虽强大,但在‘长尾场景’易翻车。英伟达推出的Alpamayo - R1是带推理能力的视觉 - 语言 - 行动模型,有核心创新,实验中性能显著提升,训练分三阶段,让自动驾驶迈向可解释。
6个Agent组团Vibe Gaming:自己生成、试玩、修Bug
过去大模型生成的游戏虽代码能跑,但常陷入“可玩性黑洞”。Spellcaster让多个专用Agent协同处理,形成“生成—运行—检查—修复”循环。目前能快速生成多种游戏原型,未来将用世界模型直接生成画面。
LLM加RL遭质疑:故意用错奖励,数学基准也显著提升,AI圈炸了
华盛顿大学等机构论文引爆AI界,其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型,也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效,但在其他模型上有限,凸显RLVR有效性与模型能力有关。
MV导演诞生!上海巨人网络用让AI听懂音乐并掌镜拍摄MV
上海巨人网络AI实验室提出YingVideo - MV框架,结合音乐语义分析、镜头规划与视频生成模型,解决传统音频驱动视频生成难题。它分两步生成视频,以MV导演模块统筹,还解决长视频连贯性等问题,性能优于同类模型。
刚刚,DeepSeek多模态技术范式公布,以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告,提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题,有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新,实验在多任务上超主流模型。
MLLM集体翻车,缺乏婴儿级常识!业界首个核心认知基准发布,LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%,越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库,用Concept Hacking方法识破模型真假理解,指出模型存在核心知识缺失等问题。
LLM提示三剑客:解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率?
LLM提示分思维链(CoT)、ReAct和声明式自我提示(DSP)三类。CoT鼓励模型推理,适合多步骤复杂问题;ReAct结合推理与动作,是代理基础;DSP让模型声明计划,用于模块化任务。还给出使用场景与对比。