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Google Notebook LM 虽方便,但有数据泄露风险且被平台绑定。开源工具 `open-notebook` 是其平替,支持 16 + 家 AI 模型提供商,可处理多模态内容,能本地部署保障数据安全,还具备多种实用功能。
AI 编程冲击来袭,程序员怎么办?IDEA研究院张磊:底层系统能力才是护城河
在AICon全球人工智能开发与应用大会上,IDEA研究院张磊接受专访,剖析多模态智能体落地路径,分享工业界平衡研究与产品的见解,还为年轻人在AI浪潮中发展给出建议,指出底层系统能力是关键。
只有0.9B的PaddleOCR-VL,却是现在最强的OCR模型。
近期OCR赛道火热,作者应读者要求解读PaddleOCR-VL。它是百度PaddleOCR系列新模型,仅0.9B参数,在OmniDocBench v1.5评测多项领先。其架构高效,实测处理各类文档能力强,已开源。
中国科学SCPMA | 南科大王建春团队:基于改进隐式轴向分解Transformer的三维槽道湍流快速预测
南科大王建春团队改进IFactFormer模型,采用“并行”轴向分解注意力机制,提升在复杂流动问题中的表征能力和稳定性。实验显示,改进模型拟合与长期预测能力强,多数指标精度优于传统方法。
揭开大模型“伪遗忘”,港理工等团队:结构不变就是没忘
近年来大语言模型隐私风险受关注,机器遗忘技术应运而生。港理工等团队构建表示空间诊断工具,区分‘可逆性遗忘’与‘不可逆遗忘’,揭示遗忘现象背后表示结构变化规律,还做了相关实验并得出核心结论。
一个月的活一周干完!英伟达世界模型训练速度飙升400%
英伟达世界动作模型 DreamZero 训练成本高、耗时长,无问芯穹与清华等推出的 RLinf 框架,从算子融合到 I/O 全链路系统级重构,使训练吞吐拉高近 4 倍,还解决多类性能瓶颈,保证训练效果。
微软、哈佛开源创新优化器:全面超越Muon,提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长,微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区,避免分布式训练同步完整梯度,在集中式和分布式场景都有高效表现,性能超Muon。
Auto Research时代,47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜
Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench,让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化,测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律,初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。
百度端侧大模型安全建设实践:在算力与保障之间找到平衡
在 QCon 全球软件开发大会上,百度李志伟分享端侧大模型安全建设实践。介绍其发展趋势、优势与应用场景,指出面临隐私、内容等安全挑战,阐述云端与端侧安全方案,通过案例展示优化效果,展望未来安全建设方向。
开源!强效果,高性能,严隐私?我全都要:OPPO 终端大模型实践
OPPO AI 中心推出开源端侧多模态大模型 AndesVL,含 0.6B - 4B 四档尺寸套件,有通用能力强等优势。它经多阶段训练,OPPO 还构建端侧部署方案,评测显示其在多方面表现优异,未来会继续技术革新。