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如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳,CMU和书团队深入研究,首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架,指出现有泛化能力不足原因,提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。

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周末我去泡温泉按模,顺带做了黑客松评委,看到了下一个趋势

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豆包大模型 Seed 2.0,有点不一样

大模型升级频繁令人审美疲劳,但豆包大模型Seed 2.0不同,其核心是Skills调用能力。作者测试了它做的书长图文排版生成器和古文翻译器,还体验了APP“专家模式”,展现多模态理解优势。

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深度体验超牛超多功能的开源AI菜谱工具,AI让每个人都可以是米其林大厨。

文章推荐了开源AI菜谱工具“一饭封神”,它能根据食材、口味、人数等生成菜谱,还有营养分析、饮品搭配等功能,有多种趣味板块,可玩性和实用性强,比部分书菜谱靠谱。

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AI首次拿下IMO官方满分金牌,背后藏着一套自我纠错机制

在第67届国际数学奥林匹克(IMO 2026)上,书的「dots-note-3.0」成为首个获官方满分金牌的AI模型。它解题时自我检查修正,有自主探索能力。之后模型要应对生活中长周期、多变任务的挑战。

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The Batch: 979 | LLM 清理智能体的“垃圾”

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上海交通大学与书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块,作为插件挂载在Transformer层,几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径,在多任务测试中全面提分,为大模型发展提供新方向。

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Agent也能蒸馏了!性能超好

大模型运行成本高,普通用户用不起。传统模型模仿大模型解题步骤易出错。论文提出Agent蒸馏,让模型学会用检索和代码工具,还加首思前缀与自我纠错“外挂”,使模型性能直逼大模型。

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