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AI4S回归白盒符号主义,清华等联合发布SR-LLM:自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM,这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型,在跟车行为建模等任务表现优,为机器自主科学发现开辟新路径。
英伟达巧用8B模型秒掉GPT-5,开源了
英伟达携手港大开源Orchestrator-8B小模型,在HLE测试中分数超GPT - 5,成本低且速度快。它靠ToolOrchestra训练法,协调工具解题。此赛道已有多项研究,小模型实用优势明显。
百度CTO王海峰:AGI曙光已现,Scaling Law仍有效|新智元十周年峰会
新智元十周年峰会,百度CTO王海峰分享AI发展。回顾十年,从AlphaGo到如今大模型爆发,AGI曙光已现。他指出AI具通用性和全面性,百度内部超45%新增代码由AI生成,Scaling Law仍有效。
刚刚!Thinking Machines Lab | 长文揭开LLM推理不确定性真相!
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》,揭示大语言模型推理不确定性原因,并非“并发 + 浮点”假设那么简单,主要是负载及batch size不确定所致,还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
估值200亿,小米、宁德时代看中的半导体独角兽冲刺IPO
6月30日,芯迈半导体递表港交所拟上市。该公司专注功率半导体,获小米、宁德时代等投资,估值达200亿。不过近三年营收下滑、亏损加大,依赖大客户,此次IPO有“输血”意味,扭亏是核心问题。
规范驱动开发落地经验谈:为什么 AI 编程的关键不在模型,而在协作方式
文章指出 AI 编程关键在协作方式,规范驱动开发(SDD)应运而生。它有诸多价值,但落地面临工具短板等挑战。企业可将其适配现有工作流,长远看需将规范作为动态指南,实现智能体编排开发的质量转变。
内存涨价,千元机的天塌了
去年下半年起存储芯片涨价,因AI基础设施需求爆发,三大存储芯片厂产能被榨干。消费级产品供应受挤压,中低端手机成最大受害者,各厂商搁置低价产品线,中低端市场持续萎缩。
揭秘!RLVR/GRPO中那些长期被忽略的关键缺陷
近年来大模型任务突破离不开RLVR关键技术,许多RLVR方法会进行组内优势估计,北航等最新工作揭示其存在系统性偏差,困难题优势被低估,简单题被高估。这会影响训练,论文提出校正算法。
通用LLM压缩算法,居然藏视频编码里!2.5bit实现4bit性能,硬件无缝支持
LLM.265研究发现,视频编码器是高效的大模型张量编码器,现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量,还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。
来自 OpenAI 离职员工的爆料:关于 OpenAI 的一些思考
OpenAI 前员工分享工作感悟,谈及公司文化、代码管理、个人收获及 Codex 发布情况。指出公司成长快但扩张中问题多,文化自下而上且精英主义,代码库大且围绕聊天构建,Codex 发布迅速成果佳。