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LeCun世界模型:48倍规划速度,单卡就能跑
Yann LeCun团队推出LeWorldModel世界模型,仅靠两条数学规则,让机器几小时学会物理运转逻辑,动作规划速度超同类48倍。它跳出复杂训练修补怪圈,单卡训练,在多环境测试表现出色,还展现对物理法则的深刻理解。
大模型「越用越快」!SpeedupLLM首次验证,大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架,利用动态计算资源分配和记忆机制,使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升,论文系统性验证了LLM“越用越快”,为AI模型发展提供新思路。
无需验证器的RL:RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励(RLVR)提升大语言模型(LLM)推理能力的方法,受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架,利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号,实现无需外部验证器的通用领域强化学习,效果显著。
微软:DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天,DeepSeek - R1论文更新,披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环,根源是学得不对,如风险规避式复读、时序相关错误复读,还给出解决方案。
开源SOTA!商汤原生多模态一个大脑完成看图、推理、作画
商汤开源日日新SenseNova U1,用NEO - unify架构让像素和文字自由协作,多项指标达开源SOTA,适配10家国产芯片。它能完成看图、推理、作画等多任务,虽有局限,但后续优化值得期待。
蚂蚁开源 Ring-1T,成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型,它结合强化学习与多阶段推理机制,实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异,其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
DeepSeek秘密造芯!专攻推理,一年前已启动,招聘全程不公开
路透社消息,凭借算法震动硅谷的中国AI公司DeepSeek正秘密开发自研AI芯片,定位推理,项目约一年前启动,现处早期。全球模型公司自研芯片成趋势,虽挑战大,但DeepSeek有资金支撑。
LLM规划能力飙升79%!Google:内在自我批评技术拿下多项SOTA
Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》,不借助外部验证器,让LLM反复“自评+重写”,使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%,还介绍了方法及跨模型验证情况。
DeepSeek推理再提速80%,V4正式版定档7月中旬
DeepSeek两天前开源DSpark推理加速框架,已在V4预览版在线服务跑真实流量,使生成速度提升60% - 85%。DSpark化解推测解码问题,在多模型超Eagle3和DFlash。V4正式版7月中旬上线,将引入峰谷定价。
华为+DeepSeek,推理性能创新高!技术报告也公布出来了
华为昇腾在部署超大规模MoE时推理性能创新高,全面超越英伟达Hopper架构。其采用‘以数学补物理’方式,还将全面开源。团队从多方面优化,在不同硬件上取得优异性能,本周还将举办技术披露周。