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OpenClaw是能指挥电脑干活的“数字员工”,但部署复杂。百度智能云推出“作弊级”方案,无需懂代码、折腾环境。限时活动2C4G+200GB服务器首月1分钱,还上线6个核心Skills,让其成普通人生产力工具。
TileLang vs Triton 详解:谁该握住控制面——编译器还是开发者?
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架,解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异,以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核,性能上限高但对开发者要求高;Triton 追求快速落地,生态成熟。
用「进化+压力测试」自动生成的竞赛级编程题,各家大模型谁更hold住?
北京大学与通用人工智能研究院联合提出 UniCode 框架,构建进化式评测系统,能自动生成高质量算法题目与抗污染测试用例。通过对 19 个前沿大模型测试,展现高挑战性与强判别力,为代码能力评估开辟新路径。
从少样本到千样本!MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架,突破 LLM 在上下文学习局限,能学上千示例,在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新,效果惊艳且应用潜力大,还指明未来研究方向。
不愧是中国机器人,乒乓打得太6了
清华姚班本科生苏智团队在论文中提出结合模型规划与强化学习的分层框架,让宇树G1机器人实现亚秒级反应下的稳定连续对打,在真实实验中击球和回球率高,还能连打106拍。
WAIC最强亮点:非Transformer离线AI大模型已大规模量产,大模型商业比我们想得更快
在WAIC上,RockAI推出非Transformer离线AI大模型Yan 2.0 Preview,有视觉感知跃升和自主学习能力两大提升。该公司走非Transformer路线,着重场景落地,通过“标杆战略”推动产品量产,未来构想构建“群体智能”世界。
奖励模型预训练新范式POLAR:突破强化学习短板,有望打通RL链路扩展“最后一环”
强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈,上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制,契合强化微调框架,通过对比学习训练,实验证明其性能和泛化性佳,有望打通RL链路扩展最后一环。
奥特曼:温和奇点已降临!AI最终掌控物理世界,2030年人类命运大转折
奥特曼在「温和的奇点」一文中称人类跨越AI发展「事件视界」,进入指数级加速阶段。他预测了未来5年技术时间线,还指出奇点悄然渗透,AI自转飞轮越来越快,人类迈向超级智能时代机遇与挑战并存。
对普通人最有用的一次!藏师傅教你用FLUX Kontext解决一切图片问题
黑森林工作室发布生成式流匹配模型 FLUX Kontext,它能编辑图片且不影响未编辑区域,支持多图参考生成新图像。可用于去水印、修复照片、修改海报、生成商品展示图等,还能美颜美体,替代 PS 等工具。
训练加速1.8倍,推理开销降78%!精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架,解决强化微调代价高问题。它精准挑题,预测难度,开销低、动态适应且平衡探索利用,在多任务表现佳,降本增效,有新范式。