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告别微调!斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活,‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架,将上下文变为动态‘战术手册’,解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势,为大模型发展指明新方向。
AI 原生设备爆发,操作系统迎来更智慧、更流畅、更安全的范式革命
AI原生设备爆发,传统操作系统面临挑战,将迎来范式革命。vivo蓝河操作系统3(BlueOS 3)全栈自研,具备“天生更智慧、更流畅、更安全”特质,本文以此为例解读操作系统架构重塑。
OpenAI 内部揭秘:我们如何使用 Codex
文章揭秘 OpenAI 内部使用 Codex 的情况,介绍其在理解代码、重构迁移、性能优化等多方面的应用场景,还给出最佳实践,如用‘提问模式’开始、组织好提示等,展现了 Codex 强大的开发辅助能力。
证书透明度如何重塑互联网信任
文章探讨引入证书透明度(CT)的原因、工作原理及对数字信任的意义,揭示CA机构信任危机,介绍CT架构和实践工具,还展望其未来创新,如Static Sunlight API、委托凭据等。
港股AGI第一股“云知声”首战告捷:大模型贡献1亿收入,单客价直线提升116.2%,AI保险业务暴涨1386.8%
云知声发布《2025中期业绩报告》,亮点颇多。总收入4.05亿元,同比增20.2%,山海大模型收入近1亿,增幅457%。业务布局呼应国务院‘人工智能+’行动,技术优势明显,展现了AI产业化落地的成功模式。
DiT在数学和形式上是错的?谢赛宁回应:不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷,其FID过早稳定,可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计,如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应,强调做研究要基于实验,也指出DiT现存一些问题。
研究者警告:强化学习暗藏「策略悬崖」危机,AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法,但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战,分析其成因,解释多种对齐失败现象,并提出对AI研究的启示。
让64张卡像一张卡!浪潮信息发布新一代AI超节点,支持四大国产开源模型同时运行
浪潮信息发布新一代AI超节点“元脑SD200”,可让64张卡像一张卡。它支持四大国产开源模型同时运行,实现算力聚合突破,通过软硬协同优化提升推理性能,采用开放架构推动“智能平权”。
长上下文不再难:KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战,现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具,梳理推理优化方法,介绍 MInference 等,还提出 Tri - shape 方法等成果。
ICCV 2025|训练太复杂?对图片语义、布局要求太高?图像morphing终于一步到位
图像处理中‘图像morphing’常见又有创意,但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法,无需训练实现图像变形,通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题,实验效果佳。