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Ultralytics & lightly-train:简化计算机视觉模型训练,无需标签
在计算机视觉领域,获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练,减少标注成本与时间,可集成到现有训练管道,支持多种模型架构和应用场景。
150PB工业数据+智能体革命,西门子开启AI制造新纪元
西门子在工业AI领域成果显著。其工业智能体系统贯穿工业脉络,Industrial Copilot提升开发效率。工业基础模型扎根150PB工业数据,与主流大模型路径不同。西门子靠数据和行业know - how构筑护城河。
除了prompting外,不动参数,如何改变模型行为?
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷,提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示,定位“原子知识组件”精准控行为,实验效果超现有技术,还能控制推理长度。
政策“开闸”之后:我们该如何看待这波半导体IPO热潮?|甲子光年
近期国产半导体项目IPO速度加快,政策为产业打通资本血脉。本文以屹唐、摩尔、沐曦为例剖析热潮内核,指出企业有技术依赖、财务亏损等问题,IPO后还面临估值高、技术泡沫、地缘政治风险。
无损加速视觉语言模型推理!轻松剪掉视觉冗余Token|腾讯AI Lab
多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨,成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan,通过两阶段视觉token筛选机制,在几乎不损性能的前提下实现推理加速,且已在GitHub开源。
2025AI产品用户需求调研报告:AI产品的用户类型细分与画像分析 | 甲子光年智库
甲子光年智库基于调研数据开展AI产品用户研究,分析目标用户界定、类型细分与画像。指出新一代AI会重塑用户习惯,需探寻产品最终形态,还给出用户需求、类型分布等多方面结论。
重磅开源!首个全异步强化学习训练系统来了,SOTA推理大模型RL训练提速2.77倍
清华大学和蚂蚁技术研究院联合团队开源全异步强化学习训练系统 AReaL-boba²,坚持“全面开源、极速训练、深度可定制”理念,实现异步 RL 训练,训练速度最高提升 2.77 倍,支持多轮智能体强化学习训练。
大概念模型:AI 推理的新范式
大概念模型(LCM)是自然语言处理新范式,侧重结构化推理和理解,与 LLM 不同。它依赖结构化知识,可模拟专家思维,解决当前 AI 缺陷,文章还介绍其架构、应用、局限,探讨与 LLM 结合的未来发展。
ACL2025 | 抓出0.1%的捣乱分子压缩方法OTT:近乎无损 超越KIVI,内存减6.4倍 吞吐量提2.3倍
LLM生成文本时KV Cache内存占用高,限制模型批量处理能力。论文提出OTT方法,动态追踪异常令牌单独高精度保存,其余压缩。实验显示,它准确性高、效率好,不过在极短文本等场景有局限。
刚刚,OpenAI GPT-6 Astra震撼发布!AGI时代来了
OpenAI正式发布GPT - 6 Astra,总裁称已到AGI时代。该模型定位为“世界上最智能、最对齐的模型”,在多领域表现出色,能力强、速度快、成本低,还具备“关键级”网络安全能力,将逐步开放给用户。