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DiffMoE:动态Token选择助力扩散模性能飞跃,快手&清华团队打造视觉生成新标杆!

清华大学和快手可灵团队推出DiffMoE,通过创新的动态token选择机制和全局token池设计,拓展了扩散模的效率与性能边界。实验表明,DiffMoE在多方面超越现有模,未来集成先进技术或有新增益。

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超低延迟的端到端语音模!首次生成音频仅需53ms,比同级别模快3-5倍!

随着语音应用场景普及,语音大模响应慢成瓶颈。VITA团队开源端到端语音模VITA - Audio,7B参数模首次生成音频仅53毫秒,比同级别快3 - 5倍,完全开源,有超低延迟等优势。

开源星探
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DeepSeek发布最新论文,5大杀手锏让大模训练、推理暴涨

全球著名开源大模平台DeepSeek在huggingface发布超强开源模V3的论文,从硬件架构和模设计双视角探讨高效训练和推理,提出DeepSeek - MoE、多头潜在注意力等创新技术,解决内存、计算效率等难题。

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TreeHop:无需LLM的高效多跳问答新范式

多跳问答(MHQA)任务有挑战,现有方法依赖LLM,计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案,摒弃LLM,通过嵌入空间动态更新,降低延迟、减少模参数量,还在主流数据集表现佳,适合工业应用

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五一大瓜!英伟达强烈批评Anthropic,造谣中国走私AI芯片

CNBC消息,Anthropic在文章中称中国用“孕妇肚子”和活龙虾运输AI芯片,英伟达强烈批评,认为应专注创新。美国“AI扩散规则”即将生效,特朗普拟更新限制措施,Anthropic依赖英伟达硬件却呼吁更严限制。

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MiniMax 怎么做 Agent:Model-Harness 协同只是第一步,还有 Inference-Harness 协同

本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步,发展成桌面应用 MiniMax Code,形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模优化迭代的作用、自研 Agent 优势,指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。

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Linus一句话说透Al局限:代码不能直接用,bug只能创可贴式地修

本文是 Linus Torvalds 在开源技术会议上与 Dirk Hohndel 的对话。Linus 从工程实践出发,谈到 Linux 内核开发节奏、硬件支持取舍、语言之争及 AI 应用。他认为 LLM 是工具,有价值但无法替代长期维护者经验。

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“我不会被 AI 吞噬”!菲尔兹奖得主、scikit-learn 守护者与全球顶尖 AI 专家巴黎共话 AI Vision | GOSIM Paris 2026

2026年5月4日,GOSIM Paris 2026 AI Vision Forum在巴黎举行。菲尔兹奖得主、scikit - learn守护者等全球顶尖AI专家共话AI。全天议程涵盖智能体AI系统、AI教育应用等四大核心议题,强调面对AI浪潮,开放才能让人类居核心。

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全域感知,一键部署:“星元智能体”开启国产AI落地新范式

4月29日,数字感知芯片技术全国重点实验室联合中星微团队发布‘星元智能体’。它基于XPU芯片,完成从芯片到智能体跨越,架构创新破算力瓶颈,还破解数据困局,已在多地试点,未来将推动AI产业发展。

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对话上交大程远:AI的终局不在云端,而在“感算一体”的物理世界

文章围绕端侧 AI 展开,以上海交通大学程远研究为例,探讨其技术方向“感算一体”,还提及 Agentic AI 热潮,对比其与大模热区别,阐述端侧与云端关系,及光计算等底层硬件创新对智能设备的影响。

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