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思维链可无限延伸了,MIT等打破大模型上下文天花板
MIT等机构提出新架构Thread Inference Model(TIM),配合专用推理引擎TIMRUN,把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务,让模型突破输出窗口限制实现长程推理,实验验证了其性能。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度,但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法,根据相似度阈值融合连续层,简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术,还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
Karpathy实测Opus 5:读一段《魔戒》,10美元直出中土世界!
Andrej Karpathy 用 Opus 5 结合《指环王》开篇文字,花约 10 美元让其渲染 3D 游戏。Opus 5 两小时写出 5500 行代码生成 3D 世界,虽粗糙但证明 AI 强大。不过,LLM 无法高效审查自己工作,这是弱点。
Agent搜索哪家强?人大高瓴&快手联合发布全新评测基准GISA
人大高瓴与快手联合发布全新评测基准GISA,用于评估智能体搜索能力。它解决了现有基准反向构造、评估维度单一、答案易被记忆等问题,含373个高质量查询,实验显示当前搜索智能体距人类水平差距大。
Agent-World:扩展真实世界环境,让智能体与环境协同进化!
文章提出Agent-World,将“智能体环境探索”与“自进化训练”结合,构建了1978个环境、19822个工具。实验表明,其在23个基准上一致性优于先进方法与强开源基础模型,还分析了环境规模与自进化对性能的影响。
Thinking Machines发布首个产品Tinker :大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker,这是为微调大模型设计的灵活API,能简化LLM后训练过程,让用户专注算法和数据,平台处理分布式训练。它有多种特性,已被顶尖机构采用。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战,如故障多、资源利用低等,还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
复盘 ChatGPT:7 亿周活的 ToC 产品,如何在模型之外做增长?
Lenny播客邀请OpenAI的ChatGPT负责人Nick Turley对谈,他分享了ChatGPT从内部项目成长为7亿周活产品的过程,包括产品开发、增长、定价决策等,还阐述了成功原因、增长方法等,为AI创业者带来启发。
一场对话,我们细扒了下文心大模型背后的技术
信通院大模型推理能力评估中,文心X1 Turbo获最高级“4+级”。百度AI Day上,副总裁吴甜解析文心4.5 Turbo和文心X1 Turbo,从多模态、深度思考等方面介绍技术,还展示其在多场景应用成果。
谷歌Gemini最强性价比模型发布,1块8读完3本三体
谷歌推出Gemini 3.1 Flash-Lite,号称性价比最高的Gemini 3系列模型,每百万输入token仅0.25美元,读完3本《三体》只需1.8元。性能表现佳,还支持可调思考层级。两小时后ChatGPT推出GPT - 5.3 Instant回应。