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Cloudflare 宣布用 Rust 重写核心子系统,响应时间缩短 10 毫秒、性能提升 25%。基于代理框架 Oxy 构建 FL2,创建中间层让 Rust 模块在旧系统运行,还制定测试发布策略及回退机制。
AI 也有长久记忆了!谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题,其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架,提出三大核心贡献,构建HOPE架构,性能优越,将改变终身学习应用领域。
Kimi K2 Thinking,最强思考模型,附实测
Moonshot AI发布Kimi K2 Thinking模型,它能边思考边行动,是目前最强开源思考模型,多项指标超GPT - 5等闭源巨头。其具独特架构,有性能优势,还给出部署方式,实测表现佳。
综述238篇遥感微调!清华院士团队指出9大方向 | CVMJ
在大数据和大模型推动下,遥感微调技术从全参数微调发展到混合微调。清华等团队在CVMJ期刊梳理技术脉络,涵盖适配器、提示等微调方法,还指出9个潜在研究方向,助力遥感技术应用。
摩尔线程科创板IPO注册获批
10月30日,摩尔线程科创板IPO注册获证监会许可,是科创板‘1+6’改革后高效完成注册的硬科技企业。其从受理到过会仅88天,构建智算产品线,夸娥万卡智算方案优势明显。
AI 编程带来的新变革
作者分享在 Amazon Bedrock 用 AI 智能体写代码的项目经验,指出人与智能体协作使代码产出率大幅提升,但也带来 Bug 增多、CICD 管线阻塞、沟通成本增加等挑战,需重新思考软件开发方式。
告别微调!腾讯提出Training-Free GRPO:无需更新参数,还能保证泛化性,成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳,传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO,无需更新参数,通过上下文学习提升性能,成本低且泛化性好,是传统强化学习有力替代。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性?清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章,揭示强化学习(RL)提升具身大模型VLA泛化能力的优势,对比其与SFT差异,还提出评测基准和训练方法,为VLA训练提供新方向。
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ChatGPT架构师,刚发布了最新研究成果
Thingking Machines发布第三篇研究博客,核心作者是OpenAI联创John Schulman。研究关于LoRA参数高效微调方法,探究其匹配全量微调效率的条件,给出简化调参方案,还提炼出三个核心发现。