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开箱即用、本地安全、多 Agent 协同解决方案!
过去一年,Agent热度高,但企业应用面临算力、安全和部署门槛。5月22日浪潮信息推出元脑智能体工作站Z3,整合大模型本地推理等功能,解决本地多Agent运行问题,降低使用门槛,保障安全。
2026论文解读,ASAHI:自适应切片助力小目标检测,速度提升25%、精度创新高
高分辨率航空图像小目标检测难,传统检测器表现差。2026年4月都灵理工大学团队提出ASAHI,用自适应切片框架,在VisDrone2019上mAP50达56.8%,推理速度比SAHI提升20 - 25%,还介绍了实战代码等。
哈佛物理教授疯了:我让AI写论文,结果两周干完博士一年工作!已发顶刊
哈佛物理学教授Matthew Schwartz指导Claude 4.5,两周产出顶刊级量子场论论文,人类博士生则需一两年。实验中AI展现能力也暴露问题,教授总结其优缺点及应对心法,还探讨人类科研人员未来。
2026 初的大模型,离电影 Her 还有多远?
作者重看电影《Her》后,对比 2026 年初现实 AI 与电影中萨曼莎的能力,从七个维度分析差距。指出功能性上已接近,但存在性层面差距大,还探讨了 AI 发展趋势与存在意义。
刚刚,Google Veo 3.1 发布,Sora 还香吗?
Google 发布 Veo 3.1,重新定义 AI 视频生成天花板。它对叙事深度理解,新增音频生成,有四大核心能力。网友将其与 Sora 2 对比,二者各有千秋。还介绍了 Veo 3.1 使用方式及 Flow 平台成果。
国产MiroMind智能体框架,登顶全球预测未来大模型榜单
国产MiroMind公司在全球首个动态实时预测基准FutureX上夺冠,老板是陈天桥。其开源的MiroFlow v0.2智能体框架优势明显,能升级大模型能力,且成本低、可复现。MiroMind在预测赛道领先。
除了prompting外,不动参数,如何改变模型行为?
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷,提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示,定位“原子知识组件”精准控行为,实验效果超现有技术,还能控制推理长度。
黄仁勋剑桥预言:当智力沦为商品,灵魂才是硬通货!
新智元报道,黄仁勋在剑桥领完「霍金研究员」奖后称,智力即将比自来水还廉价,人类引以为傲的逻辑推演等很快会变得如水电般廉价。在「智力商品化」时代,审美、直觉和承担后果的勇气等无法被计算的能力才珍贵。
大模型如何"不训练"也能学习?——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习(ICL)在推理时即时学习新任务,无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新,解释了ICL原理,为构建AI系统开辟新路径。
开启端侧长文本时代!面壁全新架构,让小钢炮最快提升220倍
2025智源大会上,面壁智能发布MiniCPM 4.0模型,实现行业首个系统级上下文稀疏语言模型创新。它在端侧推理任务上表现出色,降低缓存需求,提高运行效能,还进行多维度架构创新,是AI领域探索高效率语言模型的里程碑。