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算法论文8

欲取代transformer的SSA(次平方稀疏注意力)解读

文章解读了欲取代Transformer的SSA(次平方稀疏注意力)算法。它支持12M tokens上下文,比fastAttention快52倍,训练和推理更快。SSA改变了注意力扩展特性,有计算和内存线性扩展等特性,经三阶段训练可可靠利用上下文。

Agent的潜意识
新闻资讯7

Gemini 2.5 Pro 负责人:最强百万上下文,做好了能解锁很多应用场景

谷歌DeepMind上下文预训练联合负责人Nikolay Savinov在播客中分享Gemini 2.5上下文技术。他认为上下文能革新产品交互,与RAG协同,未来千万级token上下文将成标配,但当前百万级未达完美时扩规模意义不大。

Founder Park
开源动态8

The Batch: 869 | 编码助手的训练数据

研究人员开发自动生成编码助手训练数据的流程。斯坦福等高校及阿里团队提出 SWE - smith 方法,从 128 个 Python 仓库入手合成漏洞、验证并生成修复样本,成果免费开放,有望改进 AI 辅助编程模型。

DeeplearningAI
新闻资讯8

突发!OpenAI紧急暂停GPT-6训练

OpenAI奥特曼官宣暂停下一代旗舰模型强化学习训练两周,原因是确保安全等标准跟上能力水平。触发因素有Hugging Face事故和Astra达安全红线,后续将让AI监管AI,加固三道安全防线。

新智元
算法论文8

无需训练的LLM对齐方法综述

大型语言模型应用引发担忧,传统微调方法有短板,免训练对齐(TF Alignment)应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文,提出三阶段分类框架,实验显示TF方法优势明显,还指明未来研究方向。

深度学习自然语言处理
产品应用8

阿里WebDancer:训练类DeepReaserch的Agentic Model

来自阿里巴巴通义实验室的研究员推出WebDancer,这是一个原生信息检索的Agentic Model,能自主浏览网页、思考和决策。它基于ReAct框架,经多阶段训练,在信息检索基准测试中表现出色,为解决复杂检索问题提供新思路。

PaperAgent
产品应用7

Jina Embeddings v4 的量化感知训练

文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率,对比四种主流量化方法,重点实验PTQ和Output QAT,还测试非对称量化,给出实验结果与结论。

Jina AI
新闻资讯7

上下文窗口、Agent崛起,RAG已死?

技术迭代下“RAG已死”论调出现,向量数据库Chroma创始人主张用上下文工程框架取代对“RAG”的狭义依赖。文章梳理业界不同观点,有人认为RAG在进化,有人称其成工程学科,也有人觉得会被Agent和上下文取代。

机器之心
开源动态8

开启端侧文本时代!面壁全新架构,让小钢炮最快提升220倍

2025智源大会上,面壁智能发布MiniCPM 4.0模型,实现行业首个系统级上下文稀疏语言模型创新。它在端侧推理任务上表现出色,降低缓存需求,提高运行效能,还进行多维度架构创新,是AI领域探索高效率语言模型的里程碑。

机器之心
新闻资讯8

百度搜索 10 年来最大改版,支持超千字文本输入和 MCP 调用

7月2日,百度搜索宣布十年来最大改版,搜索框变“智能框”,支持超千字输入,集成AI写作等功能。“百看”功能、AI助手升级,接入视频生成模型MuseSteamer,还接入1.8万+MCP,提升搜索体验。

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