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全网首测!首款国产GPU「AI算力本」现场上手
新智元报道首款国产GPU「AI算力本」MTT AIBOOK,它搭载国产全功能显卡,预装开发环境,打破系统壁垒。其背后的MUSA架构全栈自研,软件升级、有翻译工具,硬件架构革新,还有开源计划,产品应用广泛。
航空学报 | 西工大余囿铮、寇家庆等:基于生成对抗网络的通航飞行器气动布局设计方法
传统飞行器气动布局设计依赖专家经验,方案多样性受限。本文基于改进的生成对抗网络,提出端到端气动布局生成框架,以机翼和通航飞行器为对象研究,验证了其在创新飞行器设计方面的潜力。
AI热点选品:当推荐系统遇上“热点”,我们需要一场变革
文章指出当下推荐系统追踪热点滞后,存在时效、解码、迭代困境。为此启动热点AI选品项目,构建自动化热点响应系统,经多环节处理输出优质候选集,还介绍成果、后续优化方向及AIGC图像生成方案。
打破确定性魔咒!北航团队提出VBF++:用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架,将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成,在多个数据集上刷新SOTA。
AI修真的一年:学者们怎么看“真智能”?|甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者,探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破,分析研究路径,还谈选择标准与未来期待,指出AI是工程实践命题,真与假关乎信念选择。
中科大 × 华为联合突破!SparseRM:1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案,基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数,在多任务中性能优,还能融入下游对齐流程,为LLM高效对齐提供新可能。
DeepSeek-V3.2巨「吃」Token,竟然是被GRPO背刺了
DeepSeek-V3.2发布后引起关注,但长思考版本暴露出Token使用效率不佳问题,消耗远超同类模型。这或与GRPO算法缺陷有关,其目标函数存在长度和难度偏置,长度偏置仍是该版本高Token消耗的原因。
Karpathy:LLM渴望的不是生存,而是你的点赞
Andrej Karpathy指出人们对‘智能’理解肤浅,动物智能与LLM智能源于不同优化压力。动物智能源于自然选择,而LLM智能来自统计模拟、强化学习微调等,两者在多层面有差异,LLM受商业进化影响大。
OpenAI发布GPT-5.1 Codex Max,编程能力比Gemini 3更强、更持久
为换回注意力,OpenAI紧急发布GPT - 5.1 Codex Max。它在编程测试中表现优于Gemini 3 Pro,还实现24小时项目级开发。引入自动压缩与扩展推理改进,效率提升,现已多途径可用,API访问将开放。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习(RLVR)训练动态,戳破参数更新稀疏误区,提出三门理论说明其参数更新定位机制,还为RL训练算法设计提供指导,指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。