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开源动态8

NVIDIA重磅开源!OmniVinci 仅 9B 模型就拿下多模态冠军!

英伟达推出全模态大语言模型 OmniVinci,架构有三大创新。OmniVinci - 9B 模型表现亮眼,多测试中大幅超 Qwen2.5 - Omni,且训练量仅为其六分之一。其架构经多阶段流程实现全模态理解,还支持多种功能。

带你学AI
算法论文8

量化噪声竟是RL秘钥?QeRL:高效强化学习新范式,一场噪声引发的性能革命

近年来,大语言模型在复杂推理任务中面临挑战,强化学习虽更接近人类推理过程,但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源,还能增强模型探索能力,QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。

深度学习自然语言处理
开源动态7

只要强化学习1/10成本!翁荔的Thinking Machines盯上了Qwen的黑科技

新智元报道,翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略,能以1/10强化学习成本,结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发,扩展Qwen3团队工作,可在Tinker复现,还能用于个性化和持续学习。

新智元
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Thinking Machines 发布第二篇博文:用模块化流形让训练更加稳定高效

Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章,提出模块化流形理论框架,通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题,提出流形Muon优化器,还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。

AGI Hunt
新闻资讯7

GPT-5通过“哥德尔测试”!独创性解决博士生都得花几天时间的开放数学问题

最新论文中,研究人员让GPT - 5挑战5个未解决的优化猜想,它解出3个,还对一题给出不同有效证明方案。测试题需博士水平研究者花几天完成,研究还“挑衅”了陶哲轩对大模型数学能力的印象。

量子位
算法论文8

1052篇文献!上海AI Lab发布科学LLM综述:从数据基础到Agent前沿

上海AI Lab主导,25家研究机构共同梳理270+训练集、190+评测集,提出科学数据分层框架与智能体闭环科研新范式。还介绍了模型演进、数据情况、评估基准等,指出数据缺陷并展望走向科学家智能体的三步。

PaperAgent
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将 AI 注入 Java 应用程序

文章围绕将 AI 注入 Java 应用程序展开,以宇宙飞船租赁应用的聊天机器人为例,介绍如何用 LangChain4j 和 Quarkus 等 Java 框架与大语言模型(LLM)交互,还提及流式响应、结构化输出等功能及相关概念。

InfoQ
产品应用7

全球首款AI原生游戏引擎再进化:GTA6再不来,我们就AI一个

GTA 6跳票成梗,其场景常被用于研究。一个多月前全球首个AI原生UGC游戏引擎发布,如今Mirage迭代为更强大的Mirage 2,支持多样场景,与Genie 3有不同优势且已上线,不过仍有技术问题待解决。

机器之心
新闻资讯7

Manus 数月憋大招, 100 个 Agent 并发只为选双鞋?肖弘放话:第一阶段就得先做超贵的 AI!

中国人工智能初创公司 Manus 推出新功能“Wide Research”,可让用户借助多个 AI Agent 同时处理大规模任务。该功能不走“深度研究”路径,架构经优化,计算能力扩展 100 倍,但效果待察。Manus 撤出中国市场,欲借此求差异。

InfoQ
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关于CUTLASS Grouped GEMM中Alignment参数的分析

文章围绕CUTLASS Grouped GEMM的Alignment参数展开。介绍其含义与自然对齐有关,既代表访问粒度也指明地址对齐要求。针对CUTLASS 2.x和3.x API分别阐述设置Alignment的方法及原理,还给出编译期推导代码示例。

GiantPandaLLM