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网络基础设施如何支撑大模型应用?北京大学刘古月课题组5大方向研究,相关论文入选ACM SIGCOMM 2025

在智能计算和网络演进背景下,北大刘古月课题组聚焦网络研究。其 5 篇论文入选 ACM SIGCOMM 2025,从架构、数据、运维、安全四个维度形成技术闭环,推动新一代网络系统发展。

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LeCun力荐的JEPA杀入LLM,用CV的思路训练LLM,性能鲁棒性双丰收

LeCun团队提出LLM - JEPA,将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性,在多模型和数据集验证有效,但有训练开销大、泛化性不足等局限。

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万万没想到,大学生都开始拿AI来养猪了

夸克在中国人民大学分享会曝光大学生使用情况,每10个大学生中有7人用夸克,AI渗透率达80%。学生不仅用其学习,还用于生活。不过夸克高考曾出现信息错漏,后已修正。

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新颖的人形机器人训练框架

Robot - Trains - Robot (RTR)是新颖框架,机械臂教师支持引导人形机器人学生。它能以最少人工干预实现高效长期真实世界人形机器人训练,文中还介绍安装设置、使用指南等内容。

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MCP Registry 预览版上线:AI 开发的统一服务目录

Model Context Protocol 推出 MCP Registry 预览版,这是开放的 MCP 服务器目录和 API,可改善服务器可发现性。注册表开源,分公共和私有子注册表,采用社区举报机制,设计类似 Docker Registry。

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为什么我坚决投入GEO(生成式引擎优化)?

AI改变流量分配规则,站长竞争焦点从‘排名位置’变为‘被引用率’,GEO应运而生。作者总结了GEO打法,如优化全站、关键页面,做结构化数据增强,还应用于自身产品。

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刚刚,OpenAI发长篇论文:大模型幻觉的原因找到了~

OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因,即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子,后训练阶段‘考试机制’强化幻觉,还给出改评分规则的解法。

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美国白宫发布《美国AI行动计划》,将「AI+材料」推上国家级战略高度。该计划涉及投资AI赋能科学、构建数据集等五大重点领域,释放材料科学发展机遇信号,中国需全速追赶。

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