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算法论文8

比自回归更灵活、比离散扩散更通用,首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临

近年来多模态大模型多采用自回归架构,推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI,基于全新非掩码离散流匹配架构,能并行去噪、动态修正,为多模态模型开辟新路径。

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The Batch:827 | Claude 4 推动代码生成能力再升级

Anthropic 发布 Claude 4 Sonnet 和 Claude 4 Opus 模型,支持“推理模式”,能并行调用工具。还发布 Claude Code 编程智能体及 SDK。两款模型输入输出能力强,功能亮点多,性能表现佳,有多种使用渠道和定价。

DeeplearningAI
产品应用8

Meta「轻量级」KernelLLM颠覆GPU内核生成,8B参数碾压GPT-4o

Meta推出基于Llama 3.1微调的8B参数KernelLLM,能将PyTorch代码转高效Triton GPU内核。实测单次推理性能超GPT - 4o和DeepSeek V3,多次生成得分更高,让内核开发更易上手。

新智元
新闻资讯8

谷歌AI核爆:升级全系模型,Gemini 2.5双榜登顶!所有产品用AI重做,OpenAI如何接招?

北京时间5月21日凌晨,谷歌在I/O大会发布众多更新。模型层面,为Gemini 2.5 Pro引入新推理模型和更好的2.5 Flash;谷歌搜索推出AI模式;还亮相视频模型Veo 3等,编码助手Jules公测。

InfoQ
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中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【八】| 什么是残差连接?

本系列是对长篇文章《Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math》的解读笔记。本篇介绍残差连接,指出传统多层模型有网络退和梯度传导困难问题,而残差连接能缓解,还说明了其工作原理和可行性。

AI大模型应用实践
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本文聚焦vllm v1中管控模型分布式推理的核心Executor部分,介绍其4种类型及适用场景,以mp类型为例阐述Executor - Workers架构,还说明了大小数据在两者间的传输机制及原理。

猛猿
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斯坦福吴佳俊「计算机与思想奖」获奖演讲全文:从一张照片,逆推一个世界|IJCAI 2026

8月20日,斯坦福大学吴佳俊在IJCAI 2026发表“计算机与思想奖”获奖演讲。他指出像素是表象,物理结构才是因果,提出以物理代码为桥,融合基础模型泛力与物理模拟因果性,构建视觉与物理智能。

AI科技评论
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从“卷模型”到“算总账”:AI 产业竞争开始拼什么 | 请回答 WAIC 2026

WAIC 2026热度高涨,InfoQ直播间追问‘AI正在重写什么’。与会嘉宾讨论AI产业新阶段变,如从‘看能力’到‘算总账’,认为模型重要性方式已变,还探讨了AI原生产品定义、AI Infra影响及未来关注方向。

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让VLA真正跑上机器人:北大团队开源Jetson-PI,Jetson Orin控制频率提升8.66倍

文章聚焦让VLA模型在机器人上高效运行难题。北大等团队提出Jetson - PI方案,从异步推理算法等三层面优,在Jetson Orin上控制频率提升8.66倍,推动具身智能向工业应用跃迁。

机器之心
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具身智能空间视觉死穴,终于被最新顶会彻底解决!

招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式,以极低成本破解 VLA 的空间泛瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式,提出层次数据解耦策略,该方案在主流 VLA 模型上验证有效。

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