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LeCun在Meta的最后一篇论文
LeCun于11月11日提交最新论文《LeJEPA:无需启发式的可证明且可扩展的自监督学习》,当天其离职Meta消息曝光。论文提出LeJEPA自监督学习方法,解决表示崩溃问题,还回顾了JEPA架构发展,虽毁誉参半,但LeCun将继续推进世界模型工作。
听了Andrej Karpathy最新2小时访谈,我对Agent彻底祛魅了
Andrej Karpathy在播客中表示,Agent发展还需十年,离像实习生工作还差很远,要解决诸多能力问题;他认为强化学习糟糕但其他方法更糟,还提出AI应削减背书式记忆、未来强大AI或仅十亿参数等观点。
Thinking Machines又发高质量博客:力推LoRA,不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近,大数据量稍吃力,强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
6.1B打平40B Dense模型,蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0
蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0,其以轻量级配置展现卓越性能,在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡,为大模型‘参数膨胀’提供新路径,还在多领域应用表现出色。
最强开源Agent!Kimi K2接入Claude Code,爽翻~【喂饭级教程+实测】
上周五Kimi开源最新旗舰模型K2,它是1000B参数MoE大模型,专为Agent场景优化,API已上线且兼容多API。文章给出Kimi - K2接入Claude Code的喂饭级教程及实测,实测显示组合表现有亮点也有不足。
垂直赛道 Agent 闷声发财指南:如何实现一年超千万营收?
本文围绕垂直赛道的2B Agent展开,分享了语核科技创始人的产品理念与经验,探讨了如何找到有价值的场景、构建高价值闭环。还介绍了客户的应用情况、对Agent的看法及选型考量,强调其商业价值与落地挑战。
理解Ray Data分布式数据处理原理-源码分析
Ray Data是构建于Ray之上的分布式数据处理库,提供高性能且可扩展的API,可用于AI场景。文章从源码入手,分析其流式执行原理,包括读取数据源、构建数据处理、输出数据等环节,还介绍了LogicalPlan转PhysicalPlan及流式执行过程。
陶哲轩在菲尔兹颁奖现场:数学迎来百年新危机
菲尔兹奖得主陶哲轩在ICM大会称数学迎来百年危机,上次危机是检查逻辑地基,这次是价值观地基。他以First Proof评测展示AI解数学题能力,提出“工作假设”分析数学研究目标及KPI变化和“证明过剩”问题,还给出应对之策。
突发:SpaceX 或 600 亿美元收购 Cursor
SpaceX官宣与Cursor合作,打造编程和知识工作AI。Cursor授予SpaceX今年晚些时候以600亿美元收购的权利,或支付100亿合作费。Cursor增长快但无自研模型,合作可助其训练模型。此外还介绍了编程AI市场竞争情况。
全国首部“高质量数据集验收”标准,现公开征集起草单位和专家!
国家数据局等明确支持数据流通服务机构与人工智能企业合作,凸显数据到模型训练与产业应用环节的重要性。现有数据质量标准在产业场景有缺口,全国首部《人工智能训练数据集交付与质量验收规范》团体标准应运而生,现征集起草单位和专家。