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五角大楼计划将绝密数据喂给AI,训练军事特供版模型
《麻省理工学院技术评论》称,五角大楼正讨论为生成式人工智能公司建安全环境,用机密数据训练军事特定版本模型。美国军方重构战略,推动先锋项目,还筹备用绝密数据训练模型,引发安全担忧。
一个Dispatch Dtype引起的fp8 quant kernel性能问题
文章记录SGLang社区在sgl-kernel中解决的fp8 quant kernel性能问题,因错误使用`c10::Float8_e4m3fn`数据类型,未用硬件加速指令,通过软件调用致性能下降,现已修复,vLLM也应用此修复。
北大南开数学家解决著名“十杯马天尼”问题:更统一、更优雅的证明
困扰数学和量子力学交叉领域半个世纪的“十杯马天尼”问题,虽2005年被数学家给出完整证明,但原证明依赖特殊对称性,难以推广到现实。北大葛灵睿、南开尤建功加入研究,将结论推广到更大类准周期算子,给出更优雅统一证明。
科研数据不再碎片化!一张可计算图,连起整个科研世界
UIUC研究团队打造ResearchArcade,将ArXiv论文、OpenReview评审等碎片数据连接成动态知识图谱。它有多源、多模态等特征,支持多种格式数据导入导出,定义了六个任务,验证了图结构在科研数据处理中的作用。
We-Math 2.0:全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0,含知识体系、数据集及训练策略,可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注,登Huggingface Paper日榜第一。
华人团队终结Token危机:扩散模型数据潜力超自回归三倍
最新研究发现,token数量受限下,扩散语言模型数据潜力超自回归模型三倍多。一个1B参数的扩散模型用1B tokens训练,在基准测试取得不错准确率,且未现性能饱和。
腾讯云黄世飞:企业如何构建面向未来的 AI-Ready 智能数据基座
本文是腾讯云副总裁黄世飞在腾讯全球数字生态大会的分享,介绍腾讯云AI - Ready数据平台建设进展,涵盖背景挑战、架构创新、生态落地等内容,还提及相关应用实践及未来规划。
最强3B「小钢炮」,代码数据全公开!推理随意开关,128k超长上下文
Hugging Face推出30亿参数模型SmolLM3,支持128k长上下文,训练等全链路开放。它在架构、数据混合策略等多方面优化,性能超Llama3.2 - 3B等,还公开双模式指令模型构建方案。
计算所 x 上交大论文:只用双人数据,也能生成多人动画丨CVPR 2026
中国科学院计算技术研究所与上海交通大学团队提出多人物动画生成框架MultiAnimate,引入身份标识与空间关系建模方法,用双人数据训练,能扩展到多人动画生成,优于现有方法。
不平衡数据下对比学习的理论分析:从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战,此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态,定量分析少数特征影响,提出剪枝算法增强少数特征学习,实验验证其有效性。