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具身智能的“生命线”:数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
雷峰网举办具身智能数据线上论坛,三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻,分享真机数据稀缺解决方案,认为仿真合成数据是必经之路,还谈及产学协同、数据服务等内容。
通过零开销逐层权重卸载技术将SGLang Diffusion wan2.2的推理速度加速60%
文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时,发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术,将整体推理速度提升60%,还突破显存墙,且该优化可扩展到其他模型。
拒绝视频生成,深度跃迁提出具身基座模型全新路线
深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5,放弃基于视频生成模型的路线,训练时联合学习动作与未来世界表征,推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线,具跨背景泛化能力,为世界模型提供新思路。
RLPT:腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习
腾讯混元团队发布RLPT,是在预训练数据上应用强化学习的方法,可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力,无需人工标注,在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。
国内首次!8.9毫秒推理速度破纪录,1元打穿百万token
在2025人工智能计算大会上,浪潮信息发布元脑SD200和元脑HC1000两款AI服务器。前者让DeepSeek R1的Token生成速度达8.9毫秒,后者将推理成本降至1元/百万Token,解决了AI智能体速度与成本难题。
告别直接生成,文生图进入Agent时代:港中文联合伯克利开源Gen-Searcher
过去文生图多是‘直接出图’,遇真实世界知识等易翻车。港中文等团队提出Gen - Searcher,让图像生成模型像Agent一样搜索等,数据、模型和代码均已开源,实验显示它提升了生图准确性和质量。
Identity-GRPO:阿里开源多人物定制化视频生成的后训练优化算法
阿里团队提出Identity - GRPO算法解决多人物视频生成身份一致性问题。构建约15000个标注样本数据集,基于Qwen2.5VL设计奖励模型,多项策略增强训练稳定性,实验验证性能提升显著。
GPT-4o图像生成的「核燃料」找到了!万字长文拆解潜在变量,网友:原来AI在另一个维度作画
上月,GPT - 4o图像生成功能爆火。Sander Dielman在博客中探讨生成模型利用潜在空间提高效率和质量,将潜在变量比作「数据精髓」,深入对比多种模型,还介绍训练方法、损失函数等,兼具理论深度与直观洞察。
SOTA大模型遇上加密数据评测:Qwen3未破10%,o1也栽了丨上海AI Lab等联合研究
当前推理模型在基准测试中性能卓越,但在密码学领域推理能力待探索。上海AI Lab等推出CipherBank评测,用海量真实隐私场景数据和多类型密码算法挑战SOTA大模型,结果显示模型表现不佳,还分析了模型“犯难”原因。
ICCV 2025 | 打造通用工具智能体的基石:北大提出ToolVQA数据集,引领多模态多步推理VQA新范式
北大团队提出ToolVQA数据集,用于提升基础模型工具使用能力。它含2.3万条样本,贴近真实需求。通过ToolEngine构建,涵盖多工具与任务领域。微调后模型表现佳,代码与模型已开源。