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这张信息图,居然是8B开源模型做的??
商汤新开源的 8B 多模态模型 SenseNova U1,架构独特,图像评测表现好,信息图生成能力强、延迟低。它具备图文交错能力,适合自媒体、敏感行业等,有在线体验和开源代码入口。
ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens,大模型依然能深度思考
近年来,CoT 推理成为提升大模型复杂问题求解能力的重要路径,但带来效率问题。浙江大学等团队提出 Heima 框架,将冗长 CoT 压缩为少量 thinking tokens,在减少 token 数的同时保留推理能力,已被 ICML 2026 接收。
MMX-CLI给AI Agent装上七种感官,内容创作更方便
MiniMax发布的MMX - CLI命令行工具,给AI Agent装上七种新感官,具备图像生成、视频创作等能力,可一站式解决内容创作问题。它安装使用简单,功能多,还能集成到现有工作流,不过采用按量付费。
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。
Karpathy最新分享!给大模型做好“服务”将是巨大机会
近日,Karpathy在AI Startup School演讲,提出AI正从根本改变软件。他将软件分三个时代,认为LLM是全新操作系统,还指出其特长与局限,点明AI时代两大机遇:部分自主应用和构建Agent友好工具。
新研究重新评估 AGENTS.md 文件在 AI 编码中的价值
苏黎世联邦理工学院新论文指出,`AGENTS.md` 文件可能常阻碍 AI 编码智能体。研究构建 AGENTbench 数据集测试,发现 LLM 生成文件降低性能,人类编写文件有边际收益但也增加成本,开发人员对此研究看法不一。
LLM-in-Sandbox:给大模型一台电脑,激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式,让大模型在代码沙盒完成任务,实验显示其能提升多领域表现,无需额外训练,还能减少token消耗,研究者认为应取代纯LLM推理。
LeCun预言成真!790年长视频,炼出最强开源「世界模型」
2025年‘世界模型’成AI巨头战场,谷歌、李飞飞团队等纷纷布局。上周北京智源研究院发布Emu3.5,340亿参数,基于790年长视频数据训练,其架构优越,推理快,能力强,还公开技术报告邀全球探索。
让 Coding Agent 开始「记住过去」:MemoraX Code 的长期记忆系统
过去一年,Coding Agent 改变开发者写代码方式,但进入长期开发仍会遗忘项目经验。MemoraX Code 试图解决此问题,构建了本地与云端记忆,让关键信息能被识别召回,且在赛事中表现出色,还能沉淀工程经验。
最新!Demis Hassabis:Agent才刚刚开始,AI下一步是创造虚拟细胞
DeepMind掌门人Demis Hassabis在专访中谈到AGI发展,认为当前技术距AGI可能差一两个大突破,预计2030年左右实现。还探讨了记忆、Agent、推理等问题,提及开源、多模态等情况,展望了生物领域虚拟细胞等。