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不吹不黑,在Agent任务上,kimi 2.6确实让我忘了Claude。
Kimi K2.6发布并开源,代码和Agent能力提升。作者测试发现,它在部署Claude Code源码、网站生成、多智能体任务等方面表现出色,审美提升,思维活跃,还能复刻文档风格,开源释放了前沿编程能力。
美团杀入视频生成模型赛道,LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型,效率提升10倍
美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型,有136亿参数量,多任务表现出色。它核心亮点多,还建立了数据处理流水线,采用特殊架构和训练方法,提升了生成效率,性能媲美顶尖模型。
让VLA真正跑上机器人:北大团队开源Jetson-PI,Jetson Orin控制频率提升8.66倍
文章聚焦让VLA模型在机器人上高效运行难题。北大等团队提出Jetson - PI方案,从异步推理算法等三层面优化,在Jetson Orin上控制频率提升8.66倍,推动具身智能向工业应用跃迁。
别被室内基准高分骗了:大模型是在推理空间,还是在「背答案」?
2025年,空间智能成大模型竞争新热点,模型在室内基准上分数飙升。但因训练与测试数据同源,其提升或只是“背答案”。中科院大学等机构发布OSI - Bench重新审视大模型空间能力,评测显示当前提升可能是虚假繁荣。
中山大学HCP Lab联合拓元智慧提出高效世界模型DDP-WM,机器人规划效率提升9倍
中山大学人机物智能融合实验室联合拓元智慧提出新型高效世界模型框架DDP - WM。它解耦动态预测,在提升推理速度同时,提高规划成功率,如Push - T任务规划速度提9倍、成功率从90%升至98%。
超长推理还能节省计算!Salesforce开源神器两连发:教大模型边想边省,显著提升数学编程准确率
Salesforce AI Research开源Elastic Reasoning和Fractured Sampling。前者将推理流程分两部分,分配token预算,使输出缩短、准确性提高;后者打碎推理链条,从三维度采样,以更少tokens换更高准确率,均提升数学和编程任务准确率。
PDF难点解析:处理复杂表格、水印、印章、复选框、信息抽取等7项任务,6大能力
文章介绍Nanonets - OCR - s可处理关键信息提取、视觉问答等7项任务,具备LaTeX方程识别、图像描述等6项能力,还给出体验链接。但测试发现英文体验优于中文,模型有重复输出、幻觉严重问题。
推理速度10倍提升,蚂蚁集团开源业内首个高性能扩散语言模型推理框架dInfer
近日,蚂蚁集团开源业界首个高性能扩散语言模型推理框架 dInfer,在基准测试中,其将 dLLM 推理速度较 Fast - dLLM 提升 10 倍以上,攻克推理瓶颈,为开发者提供高效框架,推动扩散语言模型走向成熟。
让AI作画自己纠错!随机丢模块就能提升生成质量,告别塑料感废片
来自清华、阿里等的团队推出S² - Guidance方法,通过随机丢弃网络模块动态构建子网络实现自我修正。它避免了其他方法繁琐调参,在文生图和文生视频任务中显著提升生成质量与连贯性,且计算高效。
不吹不黑,GPT-5代码能力究竟怎么样?跟 Gemini 和 Claude 的对比测试给你答案
作者测试了 GPT-5 的代码能力,并与 Gemini 和 Claude 对比。在不同代码任务中,各模型表现不同。如在生成网页任务里,GPT-5 部分结果不错,但受 32K 上下文限制,长文本处理不如 Gemini,硬实力也不如 Claude。